LPR: Large Language Models-Aided Program Reduction

핵심 개념

LPR combines language-generic program reducers with Large Language Models to optimize program reduction across multiple languages.

초록

Program reduction techniques aim to minimize bug-triggering programs efficiently. Existing techniques are either language-specific or language-generic. LPR leverages LLMs to perform language-specific program reduction for C, Rust, and JavaScript. LPR alternates between language-generic reducers and LLMs to optimize program reduction. LPR outperforms Vulcan in reduction size and efficiency. LPR's multi-level prompting approach guides LLMs in transformations. LPR's proposed transformations include Function Inlining, Loop Unrolling, Data Type Elimination, Data Type Simplification, and Variable Elimination. LPR's effectiveness is demonstrated across three benchmark suites.

통계

LPR는 C, Rust 및 JavaScript에서 프로그램 축소를 위해 LLM을 활용합니다. LPR은 Vulcan을 능가하여 프로그램 크기와 효율성을 향상시킵니다.

인용구

"This paper proposes LPR, the first LLMs-aided technique leveraging LLMs to perform language-specific program reduction for multiple languages." "LPR surpasses Vulcan by producing 24.93%, 4.47%, and 11.71% smaller programs on benchmarks in C, Rust, and JavaScript, separately."

핵심 통찰 요약

LPR

by Mengxiao Zha... 게시일 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.13064.pdf

더 깊은 질문

질문 1

LPR의 방법론을 C, Rust 및 JavaScript 이외의 다른 프로그래밍 언어로 확장하는 방법은 무엇인가요? LPR은 현재 C, Rust 및 JavaScript와 같은 프로그래밍 언어에 대해 효과적으로 작동하고 있습니다. 다른 프로그래밍 언어로 확장하기 위해서는 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다: 새로운 프로그래밍 언어에 대한 언어 모델 학습: 새로운 프로그래밍 언어에 대한 언어 모델을 학습하여 해당 언어의 구문 및 의미론을 이해합니다. 언어별 특정한 프로그램 축소 기법 개발: 각 프로그래밍 언어의 특성에 맞는 프로그램 축소 기법을 개발하고 LLM을 활용하여 해당 언어의 프로그램을 축소합니다. 다양한 프로그래밍 언어에 대한 테스트 및 최적화: 새로운 프로그래밍 언어에 대한 LPR 시스템을 테스트하고 최적화하여 효율적인 프로그램 축소를 보장합니다.

질문 2

프로그램 축소에 LLM에 의존하는 것의 잠재적인 제한 사항은 무엇인가요? LLM에 의존하는 프로그램 축소는 몇 가지 잠재적인 제한 사항을 가지고 있습니다: 데이터 편향 문제: LLM은 학습 데이터에 노출된 패턴을 기반으로 작동하기 때문에 데이터 편향 문제가 발생할 수 있습니다. 계산 리소스 요구: LLM은 대규모 모델이기 때문에 많은 계산 리소스가 필요하며, 대규모 프로그램의 축소에는 많은 시간과 리소스가 필요할 수 있습니다. 해석 불가능성: LLM이 생성한 결과를 해석하고 이해하는 것이 어려울 수 있으며, 프로그램 축소 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 추가적인 검증이 필요할 수 있습니다.

질문 3

LLM의 통합이 프로그램 축소를 넘어 소프트웨어 엔지니어링의 미래에 어떻게 영향을 미칠 수 있을까요? LLM의 통합은 소프트웨어 엔지니어링 분야에 다양한 영향을 미칠 수 있습니다: 자동화된 소프트웨어 개발: LLM은 코드 생성 및 테스트 자동화와 같은 작업에 활용될 수 있으며, 소프트웨어 개발 프로세스를 자동화하고 가속화할 수 있습니다. 자동 프로그램 수정: LLM은 자동 프로그램 수정 작업에 사용될 수 있으며, 버그 수정 및 코드 최적화를 자동화하여 소프트웨어 품질을 향상시킬 수 있습니다. 지능형 소프트웨어 도구: LLM을 활용한 지능형 소프트웨어 도구는 소프트웨어 엔지니어링 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있으며, 더 높은 생산성과 품질을 제공할 수 있습니다.