ICSE 2023 - MIP Award talk by Abhik Roychoudhury

Summary

In der Sitzung wird die Transformation der Softwareentwicklung durch den Einsatz großer Sprachmodelle und maschinellen Lernens (ML) diskutiert. Es wird betont, dass auch bei automatisch generiertem Code weiterhin Programmfehler auftreten können, die Reparaturmethoden erforderlich machen. Die Rolle von Prompts wird als entscheidend betrachtet, da der Reparaturprozess künftig auch das Bearbeiten von Prompts umfassen könnte. Es wird die Herausforderung angesprochen, ML-generierten Code als vertrauenswürdig zu integrieren, und es wird die Bedeutung der sorgfältigen Auswahl von Daten und Benchmarks hervorgehoben, um die Qualität des Codes zu sichern. Automatisierte Reparaturmethoden bleiben ein entscheidender Faktor in der Weiterentwicklung der Softwareentwicklung.

Takeaways

• 😀 Der Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs) wie Copilot verändert die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, indem sie den Code automatisch generieren.
• 😀 Auch wenn LLMs Code generieren, bleibt der Bedarf an Programmentwicklungs- und Reparaturmethoden bestehen, da Bugs auftreten können.
• 😀 Die Reparaturmethoden werden sich möglicherweise weiterentwickeln, indem sie sich auf die Bearbeitung von Prompts konzentrieren, anstatt den Code direkt zu reparieren.
• 😀 Vertrauen in maschinell generierten Code bleibt ein großes Thema, da es keine formellen Standards oder Vorschriften gibt, um diesen Code zu validieren.
• 😀 Der Vergleich mit selbstfahrenden Autos zeigt, dass das Vertrauen in maschinell generierten Code schwierig ist, da der menschliche Entwickler nicht immer zurückverfolgt werden kann.
• 😀 Automatische Programmentwicklung kombiniert mit menschlich geschriebenem Code könnte neue Herausforderungen beim Vertrauen und der Validierung von Software mit sich bringen.
• 😀 Eine Lösung für das Vertrauen könnte in der Verwendung von Techniken wie symbolischer Ausführung bestehen, um den Code auf Fehler zu überprüfen und zu validieren.
• 😀 Es wird erwartet, dass LLMs durch verbesserte Technologie weniger vorhersehbare Fehler machen werden, aber das Vertrauen in diese Modelle bleibt eine Herausforderung.
• 😀 Der Fokus auf die Datenqualität und die sorgfältige Auswahl von Benchmark-Datensätzen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Modelle nicht durch Datenverschmutzung beeinflusst werden.
• 😀 Der kontinuierliche Fortschritt in der Programmentwicklung erfordert eine ständige Anpassung von Datensätzen und Methoden, um mit den Entwicklungen der LLMs Schritt zu halten.

Q & A

Was ist der Hauptfokus des Vortrags?

Der Vortrag fokussiert sich auf den Einfluss von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GitHub Copilot auf die Softwareentwicklung und die Rolle der Programmreparaturmethoden in einer Ära der automatisierten Codegenerierung.

Welche Auswirkungen haben LLMs auf die Praxis der Softwareentwicklung?

LLMs wie Copilot haben die Art und Weise verändert, wie Code entwickelt wird, indem sie es ermöglichen, Code schnell zu generieren. Dies hat sowohl positive Auswirkungen, da die Produktivität gesteigert wird, als auch Herausforderungen, da Fehler im maschinell generierten Code auftreten können.

Warum wird Programmunterstützung auch in einer Zeit automatisierter Codegenerierung weiterhin benötigt?

Obwohl LLMs Code automatisch generieren, können Fehler auftreten, sei es zu Beginn der Codegenerierung oder später während der Bereitstellung. Die Notwendigkeit der Programmunterstützung bleibt daher bestehen, um Fehler zu erkennen und zu beheben, die in maschinell generiertem Code verborgen sein könnten.

Was ist die Rolle der Programmunterstützung im Kontext von LLMs und maschinell generiertem Code?

Die Programmunterstützung wird weiterhin benötigt, um Fehler im Code zu identifizieren und zu beheben. Ein interessanter Gedanke ist, dass in Zukunft auch die Bearbeitung des Prompts als eine Form der Reparatur dienen könnte, da der Fehler möglicherweise in der Art und Weise liegt, wie der Code angefordert wird.

Was ist die potenzielle Entwicklung der Reparatur von Prompts im Vergleich zur Reparatur von Code?

Die Reparatur könnte sich von der traditionellen Reparatur von Code hin zur Bearbeitung von Prompts verlagern, da der Fehler möglicherweise nicht im generierten Code selbst, sondern im verwendeten Prompt liegt.

Warum ist Vertrauen in maschinell generierten Code eine Herausforderung?

Vertrauen in maschinell generierten Code ist eine Herausforderung, weil es keine formale Versicherung gibt, wie sie bei menschlich geschriebenem Code vorhanden ist. In einem selbstfahrenden Auto beispielsweise gibt es Vorschriften, die die Sicherheit regeln, während im Bereich der Softwareentwicklung oft informelle Annahmen über menschlichen Code gemacht werden.

Wie wird Vertrauen in maschinell generierten Code gestärkt?

Vertrauen kann durch zusätzliche Techniken wie symbolische Ausführung und Spezifikationsinferenz gestärkt werden, die dazu beitragen, die Qualität und das Verhalten des generierten Codes zu überprüfen und sicherzustellen, dass er korrekt ist, bevor er in ein Projekt integriert wird.

Was ist der Vorteil von automatisierter Programmunterstützung für maschinell generierten Code?

Automatisierte Programmunterstützung ermöglicht eine schnelle und effiziente Verbesserung von maschinell generiertem Code, indem sie Techniken wie symbolische Ausführung nutzt, um zusätzliche Testfälle zu generieren und das Verhalten des Codes zu überprüfen.

Welche Rolle spielen Daten bei der Weiterentwicklung von Programmunterstützungstechniken?

Die Auswahl und Pflege von Daten ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Techniken zur Programmunterstützung effektiv sind. Ein Problem, das besonders bei LLMs relevant wird, ist die Datenverschmutzung, da LLMs auf großen Datensätzen trainiert werden, die den Code bereits enthalten, was zu möglichen Verzerrungen führen kann.

Was wurde über die Verwendung von Benchmarks zur Leistungsbewertung von Reparaturtechniken diskutiert?

Es wurde kritisiert, dass die Verwendung von Benchmarks wie Defects4J möglicherweise zu einer Überanpassung führt, da diese Tests nicht alle realen Szenarien abdecken. Einige Studien haben gezeigt, dass Reparaturtechniken auf anderen Benchmarks möglicherweise besser abschneiden.