Generative Explanations for Program Synthesizers: Improving Understanding of Synthesized Code through Explanatory Names

Khái niệm cốt lõi

Verbesserte Verständlichkeit von synthetisiertem Code durch erklärende Namen.

Tóm tắt

In dieser Studie wird ein Ansatz zur Verbesserung der Transparenz von Programmsynthesizern durch die Bereitstellung erklärender Namen für die Subroutinen der Implementierung vorgestellt. Durch die Verwendung von lokalen Sprachmodellen und einem zweiten Sprachmodell zur Validierung der vorgeschlagenen Namen wird die Genauigkeit der vorgeschlagenen Namen erheblich verbessert. Benutzer bevorzugen die durch die Technik produzierten Erklärungen im Vergleich zur Baseline und finden, dass die vorgeschlagenen Namen ihnen helfen, die synthetisierte Implementierung zu verstehen.
1. EINLEITUNG

Fortschritte in der Programmsynthese in den letzten 15 Jahren
Weniger Aufmerksamkeit für das Verständnis synthetisierten Codes
Beschreibung eines Systems zur Verbesserung der Benennung von Programmelementen
2. ÜBERSICHT UND MOTIVIERENDES BEISPIEL

Beschreibung des Systems NomNom zur Namensgebung von Subroutinen
Verwendung von lokalen Sprachmodellen und Validierung durch ein zweites Sprachmodell
3. ALGORITHMISCHE NAMENSSYNTHESIS

Beschreibung des Algorithmus zur Namensgebung von Subroutinen
Verwendung von lokalen Eingabe-Ausgabe-Beispielen zur Erweiterung der Abfragen
Algorithmische Überprüfungen zur Sicherstellung der Konsistenz der vorgeschlagenen Namen
4. EXPERIMENTELLE BEWERTUNG

Evaluation der Wirksamkeit des Systems in der Namensgebung von Subroutinen
Messung der Antwortrate der Tools und der Anzahl der Abfragen
Verbesserung der Genauigkeit der Namensvorschläge durch verschiedene algorithmische Varianten
5. BENUTZERSTUDIE

Durchführung von zwei Benutzerstudien zur Bewertung der Benutzervorlieben und des Verständnisses von Programmen
Analyse der Auswirkungen von Namen auf das Verständnis der Funktionsweise von Programmen

Thống kê

In diesem Papier wird ein Ansatz zur Verbesserung der Transparenz von Programmsynthesizern durch die Bereitstellung erklärender Namen für die Subroutinen der Implementierung vorgestellt.
Durch die Verwendung von lokalen Sprachmodellen und einem zweiten Sprachmodell zur Validierung der vorgeschlagenen Namen wird die Genauigkeit der vorgeschlagenen Namen erheblich verbessert.

Trích dẫn

"Benutzer bevorzugen die durch die Technik produzierten Erklärungen im Vergleich zur Baseline und finden, dass die vorgeschlagenen Namen ihnen helfen, die synthetisierte Implementierung zu verstehen."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Generative Explanations for Program Synthesizers

by Amirmohammad... lúc arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03429.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie könnte die Verwendung von Sprachmodellen die Zukunft der Programmsynthese beeinflussen?

Die Verwendung von Sprachmodellen in der Programmsynthese könnte die Zukunft dieser Technologie maßgeblich beeinflussen, indem sie die Generierung von Code und die Benennung von Funktionen automatisiert und optimiert. Sprachmodelle wie große Sprachmodelle (LLMs) können dazu beitragen, dass synthetisierter Code verständlicher und benutzerfreundlicher wird, indem sie menschenlesbare Erklärungen und aussagekräftige Namen für Subroutinen generieren. Dies kann die Effizienz und Genauigkeit von Programmsynthesewerkzeugen verbessern, da Benutzer einen tieferen Einblick in den generierten Code erhalten und somit besser verstehen können, wie die Implementierung funktioniert. Darüber hinaus könnten Sprachmodelle dazu beitragen, die Qualität und Zuverlässigkeit von synthetisiertem Code insgesamt zu steigern, indem sie bei der Erstellung von Code-Strukturen und Funktionen unterstützen.

Welche potenziellen Herausforderungen könnten bei der Implementierung von Namensgebungsalgorithmen auftreten?

Bei der Implementierung von Namensgebungsalgorithmen in der Programmsynthese könnten verschiedene Herausforderungen auftreten. Einige potenzielle Schwierigkeiten sind:

Unidiomatischer Code: Wenn der generierte Code unidiomatisch ist, kann dies die Genauigkeit der Namensvorschläge beeinträchtigen, da Sprachmodelle möglicherweise Schwierigkeiten haben, sinnvolle Namen für Funktionen und Subroutinen zu generieren.

Komplexe Programmstrukturen: Bei komplexen Programmstrukturen kann es schwierig sein, die Beziehungen zwischen verschiedenen Funktionen zu verstehen und angemessene Namen für Subroutinen zu finden.

Höhere Ordnungsfunktionen: Die Verwendung von höheren Ordnungsfunktionen kann die Namensgebung erschweren, da die Interaktion zwischen Funktionen und Closures komplex sein kann und die Generierung von aussagekräftigen Namen herausfordernd macht.

Validierung der Namensvorschläge: Es kann schwierig sein, die Qualität und Angemessenheit der von den Namensgebungsalgorithmen vorgeschlagenen Namen zu validieren, insbesondere wenn die Generierung von Namen auf Sprachmodellen basiert.

Wie könnten die Erkenntnisse dieser Studie auf andere Bereiche der Informatik übertragen werden?

Die Erkenntnisse dieser Studie zur Verbesserung der Verständlichkeit und Benutzerfreundlichkeit von synthetisiertem Code durch die Generierung aussagekräftiger Funktionsnamen könnten auf verschiedene Bereiche der Informatik übertragen werden. Einige mögliche Anwendungen sind:

Softwareentwicklung: In der Softwareentwicklung könnten Namensgebungsalgorithmen dazu beitragen, den Code lesbarer und wartungsfreundlicher zu gestalten, was die Effizienz und Qualität von Softwareprojekten verbessern könnte.

Automatisierung: In automatisierten Systemen und Prozessen könnten Namensgebungsalgorithmen dazu beitragen, die Benennung von Funktionen und Variablen zu optimieren und die Kommunikation zwischen verschiedenen Systemkomponenten zu erleichtern.

Datenanalyse: In der Datenanalyse könnten aussagekräftige Namen für Funktionen und Algorithmen dazu beitragen, komplexe Analyseprozesse verständlicher zu machen und die Interpretation von Analyseergebnissen zu erleichtern.

Insgesamt könnten die Erkenntnisse dieser Studie dazu beitragen, die Effektivität und Benutzerfreundlichkeit von Programmsynthesewerkzeugen und anderen informatikbezogenen Anwendungen zu verbessern.