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Machine Learning
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Natural Language Processing (NLP)
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Large Language Models (LLMs)
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Using Large Language Models to Generate JUnit Tests: An Empirical Study
Os pesquisadores conduziram um estudo utilizando três LLMs para gerar testes de unidade para classes Java, selecionando 160 classes do dataset "HumanEval" e 194 de 47 projetos de software livre (dataset "SF110"). Utilizaram três LLMs: Codex (12 bilhões de parâmetros), CodeGen (350 milhões de parâmetros) e GPT-3.5, cada um com diferentes capacidades de processamento de tokens. Os testes gerados pelos modelos foram avaliados com métricas como cobertura de código, corretude e presença de "bad smells". A taxa de compilação foi particularmente baixa, com apenas 44% dos testes do Codex sendo compiláveis no dataset HumanEval, e uma taxa ainda menor em projetos de software livre. No entanto, ao corrigir alguns erros simples, como loops infinitos ou problemas de tokens, as taxas de compilação melhoraram significativamente.
Os resultados mostraram que o Codex teve o melhor desempenho em termos de compilação, corretude dos testes e cobertura de código, especialmente no dataset "HumanEval". Em termos de design de testes, os testes gerados pelos LLMs apresentaram altos índices de "bad smells", como o uso de "Magic Numbers" e "Lazy Tests". Apesar dos avanços na geração automática de testes, os pesquisadores concluíram que ainda há um longo caminho até que os LLMs possam gerar testes de unidade totalmente eficazes e prontos para uso direto. Eles sugerem que os testes gerados por LLMs sejam vistos como templates iniciais, que necessitam de ajustes adicionais para se tornarem totalmente úteis.
Improving ChatGPT Prompt for Code Generation
O estudo focou em duas tarefas de código: T2C (geração de código) e C2C (tradução de código). Para avaliar as respostas do ChatGPT, os pesquisadores usaram métricas BLEU e CodeBLEU, que medem a similaridade entre o código gerado e um conjunto de referência. O ChatGPT foi alimentado com prompts refinados usando a técnica chain-of-thought para melhorar a precisão nas respostas. Também foram testadas estratégias como a redução de instruções e prompts concisos, além de manter a mesma sessão do ChatGPT para melhorar a compreensão do contexto.
Os resultados indicaram que os prompts refinados por chain-of-thought e os concisos apresentaram melhor desempenho em comparação com os básicos. Além disso, a continuidade na mesma sessão de prompts levou a um desempenho superior, com as métricas BLEU e CodeBLEU atingindo 29.29 e 49.74, respectivamente. A pesquisa conclui que, ao usar prompts bem elaborados e iterativos, é possível otimizar a geração de código, embora a cautela seja necessária, dado que o código gerado pode conter falhas.
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