必贏3003no1線路檢測(cè)中心必贏3003no1線路檢測(cè)中心InPlusLab團(tuán)隊(duì)于2023年8月22日和11月17日在arXiv上分別公布了兩篇“大語(yǔ)言模型+軟件工程”的綜述：

https://arxiv.org/abs/2308.11396

https://arxiv.org/abs/2311.10372

當(dāng)前，隨著越來(lái)越多的專為軟件工程任務(wù)設(shè)計(jì)的LLMs得到部署，也有越來(lái)越多研究工作聚焦于將LLMs在軟件工程領(lǐng)域的應(yīng)用和實(shí)例分析。LLM能否更好地解析需求，能否生成高質(zhì)量的代碼、高覆蓋的測(cè)試用例等已成為軟件工程領(lǐng)域的熱門話題。然而，在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，不僅對(duì)于LLM在軟件工程領(lǐng)域的應(yīng)用和評(píng)估的調(diào)研工作存在缺失，對(duì)于專為軟件工程任務(wù)設(shè)計(jì)的LLMs的演變、表現(xiàn)和發(fā)展方向也缺少系統(tǒng)性的回顧。必贏3003no1線路檢測(cè)中心InPlusLab團(tuán)隊(duì)公布的這兩篇文章則分別針對(duì)這兩點(diǎn)展開(kāi)了系統(tǒng)性綜述。

第一篇文章全面梳理了軟件工程領(lǐng)域與LLM的結(jié)合點(diǎn)，并總結(jié)了當(dāng)前LLM在軟件工程任務(wù)上的表現(xiàn)情況，為L(zhǎng)LM在軟件工程領(lǐng)域的研究和優(yōu)化提供了基礎(chǔ)性建議。根據(jù)當(dāng)前行業(yè)對(duì)大模型中“大”的定義以及LLM的時(shí)效性，文章分別從ACM Digital Library,IEEE Xplore Digital Library和arXiv等六個(gè)主要文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中收集并篩選出了2022年以來(lái)的123篇相關(guān)文獻(xiàn)。主要針對(duì)下面兩個(gè)問(wèn)題展開(kāi)：

1. RQ1: 當(dāng)前LLM與軟件工程有哪些結(jié)合性工作？它們關(guān)注于軟件工程中的哪些任務(wù)？

2. RQ2: 當(dāng)前LLM在軟件工程任務(wù)上的表現(xiàn)如何？以及對(duì)未來(lái)工作的一些討論。

RQ1: 對(duì)當(dāng)前文獻(xiàn)中LLM

與軟件工程研究點(diǎn)的回顧

文章將篩選出的123篇論文根據(jù)涉及的軟件工程任務(wù)的具體內(nèi)容進(jìn)行了分類，主要包括七個(gè)類別：代碼生成（Code Generation）、代碼摘要（Code Summarization）、代碼翻譯（Code Translation）、漏洞檢測(cè)（Vulnerability Detection）、代碼評(píng)估（Code Evaluation）、代碼管理（Code Management）和問(wèn)答交互（Q&A Interaction）。并展示了分類后文獻(xiàn)的分布情況（如下圖所示），其中面向代碼生成（Code Generation）的研究相對(duì)較多，而面向代碼翻譯（Code translation）的最少，面向其他軟件工程任務(wù)的數(shù)量相對(duì)較為平均。

針對(duì)每個(gè)類別，文章給出了它們的定義并在正文中詳細(xì)闡述了示例和當(dāng)前的研究工作，這可以幫助研究人員在將LLM應(yīng)用于軟件工程任務(wù)時(shí)繼續(xù)發(fā)現(xiàn)和解決潛在問(wèn)題。在代碼生成任務(wù)上，當(dāng)前的研究工作主要分為三個(gè)方向：評(píng)估工作、發(fā)布全新的測(cè)試框架或方法、增強(qiáng)的大語(yǔ)言模型的代碼生成能力。

在問(wèn)答交互任務(wù)上，當(dāng)前工作則主要集中于開(kāi)發(fā)原型系統(tǒng)或交互框架、評(píng)估工作、提示工程以及問(wèn)答交互時(shí)安全性和效率問(wèn)題的改進(jìn)。

 

雖然在軟件工程領(lǐng)域中，軟件評(píng)估和漏洞挖掘存在一定的交集。但由于它們?cè)贚LM上的應(yīng)用側(cè)重不同，所以文章也進(jìn)行了分別討論。在軟件評(píng)估方面，當(dāng)前工作主要集中于測(cè)試用例生成、提出代碼測(cè)試框架、測(cè)試助手或代碼測(cè)試模型；在漏洞挖掘方面，則主要關(guān)注評(píng)估工作、正確性和效率問(wèn)題的改進(jìn)及應(yīng)用的研究。

當(dāng)前工作在代碼摘要上的研究方向和在代碼生成上的比較接近，主要方向分別是評(píng)估工作、應(yīng)用研究和增強(qiáng)LLM的代碼摘要能力；而在代碼翻譯任務(wù)上工作較少，僅有的三個(gè)工作聚焦于逆向工程與應(yīng)用。

同時(shí)，還有一些工作將LLM用于代碼管理，主要分為輔助代碼合并和代碼版本管理。

文章還對(duì)其他一些相關(guān)工作進(jìn)行了展示，如性別取向、數(shù)據(jù)虛擬化等。

RQ2: 對(duì)當(dāng)前LLM在軟件工程任務(wù)上的

性能表現(xiàn)進(jìn)行回顧

盡管LLM在文本生成任務(wù)上有優(yōu)秀的表現(xiàn)，但其在代碼生成等軟件工程任務(wù)上的表現(xiàn)還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。在這部分，文章對(duì)上述文獻(xiàn)中含有評(píng)估內(nèi)容的論文進(jìn)行了篩選?？紤]到不同評(píng)估工作采用的LLM和關(guān)注的軟件工程任務(wù)可能不同，所以文章在篩選時(shí)也對(duì)這些信息進(jìn)行了整理（如下表所示）。文章主要從摘要和結(jié)論中篩選出文章的評(píng)估結(jié)果，并按結(jié)果分為：Finished Well, Poor Proformance和Ambiguity。需要注意的是，藍(lán)色陰影代表雖然文章評(píng)測(cè)的LLM(s)在該任務(wù)上表現(xiàn)不好，但是文獻(xiàn)中依然給出來(lái)積極的態(tài)度；紅色陰影代表評(píng)估結(jié)果不錯(cuò)，但仍然存在限制，甚至是不夠好。

文章對(duì)以上結(jié)果進(jìn)行討論，并初步得出結(jié)論：（1）代碼生成作為一個(gè)較難的任務(wù)，目前LLMs在這個(gè)任務(wù)上往往并不能達(dá)到“可直接使用”的程度，表現(xiàn)也并不優(yōu)異和統(tǒng)一。但一些文章中雖然評(píng)估的結(jié)論并沒(méi)有對(duì)LLMs作出肯定，還是給出了積極的態(tài)度；（2）在程序修復(fù)、Text-to-SQL這些任務(wù)上，LLM通常能做的很好；（3）在程序漏洞檢測(cè)上，LLMs通常表現(xiàn)得并不好；（4）雖然有兩篇文獻(xiàn)關(guān)于LLMs在測(cè)試用例生成這一任務(wù)上的結(jié)論存在矛盾，但它們也都給出了比較積極的態(tài)度，認(rèn)為L(zhǎng)LMs在這項(xiàng)任務(wù)上具有潛力；（5）在代碼總結(jié)、代碼解釋任務(wù)上，LLMs通常具有很好的表現(xiàn)，但在魯棒性上有所欠缺；（6）比較新的LLMs在代碼生成這項(xiàng)任務(wù)上的表現(xiàn)進(jìn)步很大。

文章得到一個(gè)最基本的結(jié)論：LLMs在一些需要理解代碼語(yǔ)法的軟件工程任務(wù)上，如代碼摘要、代碼修復(fù)，獲得了很好的表現(xiàn)；但在一些需要理解代碼語(yǔ)義的軟件工程任務(wù)上，如代碼生成、漏洞檢測(cè)，通常表現(xiàn)的不夠好；LLMs隨著版本/模型的迭代依然在不斷進(jìn)步，是具有潛力的。所以，文章認(rèn)為在當(dāng)前階段，LLMs依然不能代替人工進(jìn)行軟件工程任務(wù)，但是它能成為一個(gè)很好的程序開(kāi)發(fā)者助理、搜索器和提示工具。

 

第二篇文章對(duì)代碼LLM（Code LLMs） 的發(fā)展歷程和性能表現(xiàn)進(jìn)行了全面調(diào)查和分析，包括Code LLMs與通用LLMs之間的性能，以及Code LLMs之間的性能表現(xiàn)。文章的動(dòng)機(jī)為：Code LLMs可以通過(guò)指令微調(diào)的方法產(chǎn)生，也可以通過(guò)傳統(tǒng)的預(yù)訓(xùn)練方法得到。身為專門為軟件工程領(lǐng)域開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言模型，理想情況下，LLMs在軟件工程任務(wù)上的能力通常可以得到進(jìn)一步激發(fā)，并擁有更強(qiáng)的代碼生成、漏洞挖掘等能力。所以，當(dāng)前也有大量工作聚焦于此，并產(chǎn)生許多具有里程碑意義的Code LLMs，如Codex、StarCoder、Code Llama等。但是，由于指令微調(diào)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)等各方面帶來(lái)的不確定因素，以及當(dāng)前最先進(jìn)的通用LLMs，如GPT-4，在各個(gè)軟件工程領(lǐng)域取得了矚目的效果。我們很難確定當(dāng)前最先進(jìn)的Code LLMs在軟件工程任務(wù)上能否比當(dāng)前最先進(jìn)的通用LLMs獲得更好的表現(xiàn)。同時(shí)，Code LLMs的數(shù)量繁多，它們很大一部分都是通過(guò)在通用LLMs或其他Code LLMs上微調(diào)得到。由于它們可能擁有不同的結(jié)構(gòu)和微調(diào)技術(shù)，所以很可能不同Code LLMs擅長(zhǎng)的軟件工程任務(wù)并不相同。然而，目前卻缺少對(duì)Code LLMs及其性能的系統(tǒng)性調(diào)查，尤其是Code LLMs與通用LLMs、以及Code LLMs之間的性能調(diào)查。

為此，文章從GitHub, dblp, Google Scholar和 arXiv四個(gè)主要的發(fā)布新模型的數(shù)據(jù)庫(kù)中篩出了134篇有效的相關(guān)文獻(xiàn)。文章主要針對(duì)下面三個(gè)問(wèn)題展開(kāi)：

1. RQ1: 當(dāng)前有哪些專為軟件工程任務(wù)設(shè)計(jì)的LLMs？它們是如何演變的？

2. RQ2: 這些Code LLMs在軟件工程任務(wù)上的性能表現(xiàn)比通用LLMs更好嗎？

3. RQ3: 在不同軟件工程任務(wù)上，不同Code LLMs的表現(xiàn)如何？

RQ1: 當(dāng)前有哪些專為軟件工程任務(wù)

設(shè)計(jì)的LLMs？它們是如何演變的？

文章將收集到的專為軟件工程任務(wù)設(shè)計(jì)的LLMs（Code LLMs）進(jìn)行整理并展示了它們之間的關(guān)系。下圖根據(jù)發(fā)布單位統(tǒng)計(jì)了Code LLMs的數(shù)量。我們可以看到，企業(yè)主導(dǎo)的Code LLMs有18個(gè)，其中微軟發(fā)布最多，占8個(gè)；高校共發(fā)布18個(gè)Code LLMs；相對(duì)來(lái)說(shuō)，研究團(tuán)隊(duì)和社區(qū)發(fā)布的Code LLMs最多，有21個(gè)。

文章也按照發(fā)布的時(shí)間對(duì)Code LLMs進(jìn)行了展示（如下圖所示）。其中紅色表示未開(kāi)源，藍(lán)色表示開(kāi)源。我們可以看到隨著年份的增加，越來(lái)越多的企業(yè)、高校和科研團(tuán)隊(duì)參與到Code LLMs的開(kāi)發(fā)中。

文章還梳理了這些Code LLMs之間的關(guān)系（如下圖所示）。其中箭頭表示被指向者由指向者發(fā)展得到，這種發(fā)展包括且不限于：改良、微調(diào)、借用技術(shù)。

RQ2: 這些Code LLMs在軟件工程任務(wù)上

的性能表現(xiàn)比通用LLMs更好嗎？

文章從收集的論文中篩選出對(duì)Code LLMs進(jìn)行評(píng)測(cè)、發(fā)布全新評(píng)測(cè)基準(zhǔn)以及全新Code LLMs的文章。并從全部文獻(xiàn)中篩查出實(shí)驗(yàn)部分存在Code LLMs與通用 LLMs對(duì)比工作的內(nèi)容，最終得到如下圖的結(jié)果：

在上表的38篇文獻(xiàn)中，共有11篇工作中的實(shí)驗(yàn)顯示通用LLMs在軟件工程任務(wù)上的表現(xiàn)更好，而有20篇工作的實(shí)驗(yàn)部分，顯示Code LLMs表現(xiàn)更優(yōu)秀。還有7篇文章，我們無(wú)法從其中的實(shí)驗(yàn)部分或文章結(jié)論中得到關(guān)于Code LLMs與通用LLMs誰(shuí)更好的明確結(jié)論。

根據(jù)上述文獻(xiàn)的結(jié)果，我們可以得到如下結(jié)論：（1）模型的參數(shù)對(duì)模型的性能影響非常大，同一模型的較大規(guī)模往往具有更好的表現(xiàn)；（2）對(duì)于同一模型，面向軟件工程任務(wù)進(jìn)行指令微調(diào)后的新模型比基座模型具有更好的表現(xiàn)；（3）在參數(shù)量接近時(shí)，Code LLMs往往比通用LLMs表現(xiàn)更好；（4）當(dāng)前最先進(jìn)的Code LLM比當(dāng)前最先進(jìn)的通用LLMs（GPT-4）在代碼生成任務(wù)上表現(xiàn)更好。

文章還分享了一些有趣的結(jié)果：（1）同一模型的參數(shù)規(guī)模對(duì)模型的能力存在重要的影響，但在影響程度上，不同LLMs的表現(xiàn)可能存在差異，模型參數(shù)量對(duì)于模型性能是否存在邊際效應(yīng)，以及不同模型對(duì)于參數(shù)量的敏感程度，或許是一個(gè)值得討論的問(wèn)題。（2）所有的編碼器-解碼器模型的HumanEval結(jié)果都比僅解碼器模型差的多?？赡苁且?yàn)椋壕幋a器-解碼器與HumanEval設(shè)置不太一致，但是僅編碼器模型卻與競(jìng)賽編程設(shè)置非常一致。所以，文章認(rèn)為我們可能還需要更加多樣化的測(cè)試基準(zhǔn)來(lái)量化Code LLMs的真實(shí)能力，單一的benchmark可能并不能完整體現(xiàn)LLMs的性能。（3）LLM的能力不完全由其規(guī)模決定，數(shù)據(jù)質(zhì)量可能發(fā)揮著非常重要的作用。所以phi-1.5-1.3B才有可能戰(zhàn)勝參數(shù)規(guī)模五倍于它的LLMs。

當(dāng)然，我們也發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前在實(shí)際的應(yīng)用中評(píng)估Code LLMs和通用LLMs的性能表現(xiàn)比較困難。一個(gè)最主要的原因是當(dāng)前最先進(jìn)的通用LLMs——GPT-4和GPT-3.5-tubro未開(kāi)源，所以很多測(cè)試都沒(méi)有將這兩個(gè)LLMs進(jìn)行對(duì)比。并且，由于每個(gè)工作的發(fā)表時(shí)間不同，每個(gè)工作所能采用的Code LLMs與通用LLMs也幾乎不相同，這便導(dǎo)致各個(gè)工作的評(píng)測(cè)結(jié)果存在差異。

RQ3: 在不同軟件工程任務(wù)上，

不同Code LLMs的表現(xiàn)如何？

文章首先從收集的論文中整理出具有對(duì)LLMs在軟件工程任務(wù)上評(píng)測(cè)的部分，并將這些工作面向不同的軟件工程任務(wù)進(jìn)行分類，再按評(píng)測(cè)的benchmark進(jìn)行分類，文章希望可以為每一個(gè)benchmark整理出一個(gè)相對(duì)較為完整的名單。

文章在這一部分不僅整理了包含HumanEval、MBPP等主流Benchmark的較為完整的名單，還將不同文獻(xiàn)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和展示。并且文章針對(duì)Code LLMs的表現(xiàn)進(jìn)行了闡述，給出了如下結(jié)論：（1）當(dāng)前針對(duì)LLMs的評(píng)估更關(guān)注代碼生成任務(wù)，對(duì)于其他任務(wù)的評(píng)估或關(guān)注度較少。不僅相關(guān)評(píng)估工作存在缺失，在新模型發(fā)布時(shí)，也鮮少關(guān)注漏洞修復(fù)等任務(wù)。（2）對(duì)于代碼生成任務(wù)存在HumanEval等廣受關(guān)注的benchmark，而其他任務(wù)上缺少這樣的benchmark；在代碼生成任務(wù)上，Code-LLaMA系列的LLMs表現(xiàn)得最好，其中Unnatural-Code-LLaMA-34B的表現(xiàn)最突出；在API相關(guān)的代碼生成任務(wù)上，ToolCoder表現(xiàn)更好，而GPT-4、GPT-3.5（GPT-3.5-turbo）也具有很好的性能表現(xiàn)。（3）在測(cè)試用例生成任務(wù)上，GPT-4和GPT-3.5（GPT-3.5-turbo）具有更好的性能表現(xiàn)。（4）在代碼摘要任務(wù)上，CodeT5+具有更好的性能表現(xiàn)，好于GPT-3.5（GPT-3.5-turbo）。（5）在代碼翻譯任務(wù)上，GPT-4的表現(xiàn)更好。（6）在漏洞修復(fù)任務(wù)上，根據(jù)僅有的一些結(jié)果，Codex的性能更好。

必贏3003no1線路檢測(cè)中心必贏3003no1線路檢測(cè)中心發(fā)布的這兩篇論文圍繞“大語(yǔ)言模型+軟件工程”主題，不僅全面梳理了軟件工程領(lǐng)域與LLM的結(jié)合點(diǎn)、總結(jié)了當(dāng)前LLM在軟件工程任務(wù)上的表現(xiàn)情況，也對(duì)代碼 LLM（Code LLMs）的發(fā)展歷程和性能表現(xiàn)進(jìn)行了全面調(diào)查和分析。兩篇文章對(duì)范圍內(nèi)歷史工作進(jìn)行系統(tǒng)回顧的同時(shí)，也對(duì)該主題的發(fā)展方向進(jìn)行了討論，比如Code LLMs的性能改進(jìn)方向等，值得關(guān)注！