Können grosse Sprachmodelle bei der Softwareverifikation helfen?

In der Welt der Software ist es super wichtig, dass Programme richtig funktionieren. Wir wollen, dass sie fehlerfrei sind, besonders wenn sie wichtige Aufgaben erledigen. Stell dir vor, du überprüfst deine Einkaufsliste, bevor du den Laden verlässt-niemand will die Milch vergessen.

Um sicherzustellen, dass Software top ist, nutzen wir etwas, das "statische Verifikation" heisst. Das ist ein schicker Begriff für eine Methode, die den Code überprüft, ohne ihn tatsächlich auszuführen. Es ist ein bisschen so, als würde ein Freund deinen Aufsatz auf Fehler lesen; sie können Probleme erkennen, bevor du ihn abgibst. Allerdings kann diese Methode viel Zeit und Mühe kosten, ähnlich wie das Lösen eines komplizierten Puzzles, bei dem das letzte Stück fehlt.

#Was sind Grosse Sprachmodelle?

Kürzlich haben wir von grossen Sprachmodellen gehört, oder kurz LLMs. Das sind basically Computerprogramme, die menschliche Sprache verstehen und erzeugen können. Sie waren in verschiedenen Aufgaben nützlich, wie beim Programmieren, Testgenerierung und Beweisführung-so eine Art superintelligenter Assistent, der dir bei den Hausaufgaben helfen kann. Aber eine Frage bleibt: Können diese Modelle helfen, die Spezifikationen (oder Regeln) zu erstellen, die für die statische Verifikation nötig sind?

#Die fehlende Verbindung

Die meisten bisherigen Arbeiten zu LLMs beschäftigen sich nur damit, wie sie Code oder Tests generieren können, nicht damit, wie sie Spezifikationen erstellen können, die zur Verifizierung des Codes verwendet werden. Es ist wie ein grossartiger Koch, dem man nie erlaubt, das Menü zu erstellen. Diese Forschung will diese Lücke schliessen und untersuchen, ob LLMs korrekte Spezifikationen mit einer speziellen Art von Logik, die Trennungslogik genannt wird, erzeugen können.

#Warum Trennungslogik?

Trennungslogik hilft dabei zu verstehen, wie Programme mit Speicher umgehen, besonders wenn sie mit Heaps arbeiten. Wenn du schon mal versucht hast, ein bestimmtes Spielzeug in einer chaotischen Spielzeugkiste zu finden, weisst du, wie wichtig es ist, die Dinge organisiert zu halten! Spezifikationen zu schreiben, die mit Trennungslogik zu tun haben, ist nicht einfach, weil du beschreiben musst, was das Programm tun soll, während du auch all die chaotischen Details im Auge behalten musst.

#Testen von LLMs zur Spezifikationsgenerierung

Diese Studie hat sich zum Ziel gesetzt, grosse Sprachmodelle, insbesondere die von OpenAI, zu testen, um zu sehen, ob sie diese schwierigen Spezifikationen erstellen können. Wir haben zwei Experimente durchgeführt, um ihre Effektivität zu überprüfen, beginnend mit einigen traditionellen Techniken zur Aufforderung.

#Experiment 1: Traditionelle Aufforderungstechnik

Im ersten Experiment haben wir eine Technik namens "Prompt Engineering" verwendet. Stell dir vor, du stellst deinem intelligenten Assistenten eine spezifische Frage, in der Hoffnung, eine hilfreiche Antwort zu bekommen. Wir haben die LLMs gebeten, ein Stück C-Code in eine formale Spezifikation für ein Verifizierungstool namens VeriFast umzuwandeln.

Wir haben drei verschiedene Arten ausprobiert, die Modelle zu fragen:

1. Natürliche Sprache (NL): Wir haben eine freundliche Beschreibung dessen, was der Code macht, vor den tatsächlichen Code gesetzt-wie ein kleines Gespräch, bevor es zur Sache geht.
2. Mathematischer Beweis (MP): Diese Version hielt die Dinge einfach-wir gaben den LLMs nur Vorbedingungen und Nachbedingungen, ähnlich einer Kurzfassung unserer Einkaufsliste.
3. Schwächere Version (WV): Hier haben wir grundlegende Regeln gegeben und die Modelle gebeten, die Lücken zu füllen.

Wir fanden heraus, dass die Modelle beim NL-Ansatz viele Fehler machten-so wie beim Kuchenbacken, ohne das Rezept zu lesen. Die Ausgabe war voller Syntaxfehler, bei denen der Code der richtigen Struktur nicht folgte.

Der MP-Ansatz half, einige Fehler zu reduzieren, hatte aber immer noch Probleme. Der WV-Ansatz schnitt etwas besser ab, liess aber trotzdem viel zu wünschen übrig. Insgesamt haben wir gelernt, dass LLMs zwar ein bisschen helfen können, aber immer noch ziemlich damit kämpfen, die richtigen Spezifikationen zu generieren.

#Experiment 2: Chain-of-Thought-Aufforderung

Nachdem wir diese Ergebnisse gesehen hatten, dachten wir, wir probieren etwas anderes aus. Wir führten eine Methode namens Chain-of-Thought (CoT) Prompting ein. Diese Technik ermutigt die Modelle, Schritt für Schritt zu denken, sozusagen wie beim Befolgen eines Rezepts, ein Zutaten nach dem anderen. Wir hofften, dass dies ihnen helfen würde, weniger Fehler zu machen, besonders bei den NL-Aufforderungen, die für die Leute am einfachsten zu nutzen schienen.

Jedoch, selbst mit CoT-Prompting, schnitten die Modelle nicht viel besser ab. Die Fehlerquote blieb ziemlich hoch, weil die LLMs immer noch damit kämpften, die richtigen Spezifikationen basierend auf den gegebenen Aufforderungen zu generieren. Es ist, als würdest du versuchen, einem Papagei das Sprechen beizubringen-es kann charmant sein, aber es sagt vielleicht nicht immer, was du willst.

#Die Wichtigkeit von Eingaben und Spezifikationen

Eine wichtige Erkenntnis aus unserer Forschung ist, dass LLMs nicht sehr konsistent sind. Sie können manchmal die Anforderungen verstehen, geben aber nicht immer genaue Ausgaben. Die Fehler reichen von nicht korrekt gefolgten Syntaxen bis hin zu fehlenden ganzen Spezifikationen, was zu noch mehr Verwirrung führt. Diese Inkonsistenz ist ein bisschen so, als würde man die Handschrift eines Freundes lesen; manchmal versteht man sie, und manchmal fühlt es sich an, als müsse man einen Geheimcode entschlüsseln.

Die Herausforderungen stammen hauptsächlich aus der Abhängigkeit von präzisen Eingaben. Wenn die Eingabe nicht perfekt ist, wird die Ausgabe wahrscheinlich sehr weit von dem abweichen, was wir brauchen, ähnlich wie bei einem Spiel mit dem Telefon, bei dem die Nachricht unterwegs durcheinander gerät.

#Zukünftige Richtungen

Und was kommt als Nächstes? Wir glauben, dass es viele Wege für zukünftige Forschungen gibt. Zunächst könnte es hilfreich sein, massgeschneiderte LLMs zu trainieren, die besser für diese spezielle Aufgabe geeignet sind. Genau wie spezialisierte Werkzeuge einen Job einfacher machen können, könnten massgeschneiderte Modelle helfen, genaue Spezifikationen zu generieren.

Wir sollten auch Open-Source-Alternativen zu bestehenden Modellen erkunden. Diese könnten neue Einblicke und Methoden bieten, die möglicherweise zu besseren Ergebnissen führen. Ausserdem könnte eine Verfeinerung, wie wir Aufforderungen erstellen, die Leistung erheblich verbessern.

Eine intensivere Bewertung durchzuführen und verschiedene Spezifikationssprachen zu erkunden, könnte ebenfalls wertvolle Ergebnisse liefern. Indem wir untersuchen, wie verschiedene Tools wie Viper oder Gillian funktionieren, können wir neue Ansätze finden, um die Softwareverifizierungsprozesse zu verbessern.

#Fazit

Diese Studie zeigt, dass grosse Sprachmodelle zwar Potenzial im Bereich der Softwareverifikation haben, aber noch nicht perfekt sind. Sie können natürliche Sprachbefehle verarbeiten, aber ihre Zuverlässigkeit bleibt fraglich. Das Ziel ist es jetzt, diese Modelle und Methoden weiter zu verfeinern, um sicherzustellen, dass wir eines Tages auf sie zählen können, um unsere Programme fehlerfrei zu machen.

Am Ende ist es wie bei einem guten Rezept-die Erstellung zuverlässiger Softwareverifizierungsprozesse wird Zeit, Feinarbeit und vielleicht eine Prise Geduld erfordern. Schliesslich müssen selbst die besten Köche ein paar Rezepte testen, bevor sie das richtige finden!