Bewertung von LLMs für die Codeübersetzung nach Rust

Mit dem Fortschritt der Technologie wird es immer wichtiger, Code von einer Programmiersprache in eine andere zu übersetzen. Ein vielversprechender Ansatz dafür ist die Verwendung von grossen Sprachmodellen (LLMs). Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Code in verschiedenen Programmiersprachen zu verstehen und zu generieren. Allerdings hat sich die vorherige Forschung zu LLMs hauptsächlich auf spezifische Programmierherausforderungen konzentriert, sodass ihre Effektivität in realen Szenarien weitgehend unbeachtet blieb. Dieser Artikel untersucht das Potenzial von LLMs, echten Code in Rust zu übersetzen, einer beliebten Programmiersprache, die für ihre Sicherheit und Leistung bekannt ist.

#Hintergrund

Code-Übersetzung bedeutet, Code, der in einer Programmiersprache geschrieben wurde, in eine andere Sprache zu konvertieren, während die Funktionalität erhalten bleibt. Diese Aufgabe ist aus mehreren Gründen entscheidend. Erstens müssen Unternehmen oft ältere Projekte, die in Sprachen wie C oder Go geschrieben wurden, auf moderne Sprachen wie Rust umstellen. Zweitens ermöglicht es, die Stärken verschiedener Sprachen in der Softwareentwicklung zu nutzen. Rust beispielsweise gewinnt an Beliebtheit, weil es grossen Wert auf Sicherheit und Performance legt.

Während traditionelle regelbasierte Übersetzungstools entwickelt wurden, um spezifische Sprachpaare zu behandeln, können sie begrenzt sein und erfordern erheblichen Engineering-Aufwand. Im Gegensatz dazu zeigen LLMs vielversprechende Ansätze, da sie in der Lage sind, Code in mehreren Sprachen zu schreiben. Sie könnten den Übersetzungsprozess automatisieren, was ihn schneller und effizienter macht.

#Herausforderungen bei der Code-Übersetzung

Trotz der potenziellen Vorteile der Verwendung von LLMs für die Code-Übersetzung bleiben mehrere Herausforderungen. Eine der Hauptfragen ist die Bewertung der Richtigkeit der Übersetzungen, die von diesen Modellen produziert werden. In vielen Fällen sind Testfälle, die in der Zielprogrammiersprache (in diesem Fall Rust) geschrieben sind, nicht verfügbar, was den Validierungsprozess kompliziert. Dieser Mangel an Ressourcen macht es schwierig zu beurteilen, wie gut ein LLM bei der Übersetzung echten Codes abschneidet.

Eine weitere Herausforderung liegt in der Komplexität echten Codes. Im Gegensatz zu den Benchmarks, die in früheren Forschungen häufig verwendet wurden und oft aus einzelnen Funktionen mit einfachen Datentypen bestanden, enthalten reale Projekte oft zahlreiche Funktionen, benutzerdefinierte Typen und komplexe Abhängigkeiten. Diese Komplexität kann die Fähigkeit der LLMs beeinträchtigen, genaue Übersetzungen zu liefern.

#Studienübersicht

In dieser Studie wollen wir die Lücken in früheren Forschungen schliessen, indem wir eine gross angelegte Untersuchung der Fähigkeit von LLMs durchführen, echten Code in Rust zu übersetzen. Wir haben ein Tool entwickelt, das die Extraktion von Codebeispielen aus echten Projekten automatisiert, und die von mehreren LLMs produzierten Übersetzungen getestet. Die ausgewählten Modelle umfassten GPT-4, Claude 3, Claude 2.1, Gemini Pro und Mixtral.

Unsere Studie umfasste folgende Schlüsselaspekte:

1. Codeprobenextraktion: Wir haben eine Methodik und ein Tool entwickelt, um automatisch Codeproben aus Open-Source-Projekten zu extrahieren. Dieser Ansatz ermöglichte es uns, eine vielfältige Sammlung von echten Codebeispielen für Tests zu sammeln.

2. Validierungswerkzeug: Wir haben einen plattformübergreifenden Fuzzer entwickelt, mit dem wir überprüfen konnten, ob die Übersetzungen äquivalent zu den ursprünglichen Quellprogrammen waren. Dieser Fuzzer kann benutzerdefinierte Datentypen verarbeiten, was ihn für komplexe Übersetzungen geeignet macht.

3. Übersetzungsbewertung: Wir bewerteten die Fähigkeit der ausgewählten LLMs, erfolgreiche Übersetzungen zu produzieren, und ihre Fähigkeit, zuvor generierten fehlerhaften Code zu beheben, wenn sie Rückmeldungen erhielten.

#Methodik

#Codeprobenextraktion

Um sinnvolle Benchmarks für unsere Studie zu sammeln, konzentrierten wir uns auf Projekte, die in C und Go geschrieben wurden. Diese Sprachen werden häufig für Aufgaben der niedrigeren Programmierung verwendet und sind daher relevante Kandidaten für die Übersetzung nach Rust. Wir wählten sieben verschiedene Open-Source-Projekte aus, die verschiedene Bereiche wie Banken, Geometrie und Audiobearbeitung abdeckten.

Für jedes Projekt extrahierten wir Codeproben, die bestimmten Kriterien entsprachen. Wir stellten sicher, dass die ausgewählten Proben nicht auf Drittanbieterbibliotheken angewiesen waren und eine überschaubare Anzahl von Funktionen enthielten. Insgesamt sammelten wir mehrere Codeproben mit verschiedenen Merkmalen wie globalen Variablen, benutzerdefinierten Typen und dynamischen Datenstrukturen.

#Übersetzungsprozess

Der Übersetzungsprozess beginnt damit, dass ein LLM eine Kandidatenübersetzung basierend auf der bereitgestellten ursprünglichen Codeprobe generiert. Nach der Erstellung dieser Übersetzung durchlaufen wir eine kompilierungsgetriebene Reparaturphase. In dieser Phase beheben wir alle von dem Rust-Compiler gemeldeten Kompilierungsfehler.

Sobald wir eine kompilierbare Übersetzung erhalten, verwenden wir unseren plattformübergreifenden Fuzzer, um die Eingabe-Ausgabe-Äquivalenz zwischen den ursprünglichen und übersetzten Programmen zu überprüfen. Der Fuzzer generiert Eingaben für beide Codeversionen, führt sie aus und vergleicht ihre Ausgaben. Wenn die Ausgaben übereinstimmen, wird die Übersetzung als gültig angesehen.

#Feedback-Strategien

Um den Übersetzungsprozess zu verbessern, haben wir mehrere Feedback-Strategien implementiert. Diese Strategien zielen darauf ab, die Qualität der Übersetzung zu verbessern, indem dem LLM zusätzlicher Kontext beim Beheben fehlerhafter Übersetzungen gegeben wird. Zu den Strategien gehören:

1. Einfacher Neustart: Das LLM generiert eine neue Übersetzung basierend auf dem ursprünglichen Prompt, ohne vorherige Übersetzungsversuche zu verwenden.

2. Hinweis-Neustart: Diese Methode fügt erfolgreiche und erfolglose Beispiele vom Fuzzer dem ursprünglichen Prompt hinzu, um das LLM in die gewünschte Richtung zu lenken.

3. Gegenbeispiel-gesteuerte Reparatur: Diese Strategie gibt dem LLM Gegenbeispiele vom Fuzzer, um es zu ermutigen, spezifische Bugs zu beheben, die mit identifizierten Fehlern zusammenhängen.

4. Gesprächsreparatur: Dieser Ansatz baut einen Dialog mit dem LLM über mehrere Runden auf und bezieht frühere falsche Übersetzungen ein, um wiederholte Fehler zu vermeiden.

Wir haben diese Feedback-Strategien angewendet, um ihre Auswirkungen auf die allgemeinen Erfolgsquoten der Übersetzungen zu bewerten.

#Ergebnisse

Unsere Experimente umfassten insgesamt 8160 Übersetzungsversuche über die ausgewählten LLMs und extrahierten Codeproben. Die Ergebnisse offenbarten mehrere wichtige Erkenntnisse.

#Erfolgsquoten der Übersetzung

Die Erfolgsquoten für jedes LLM variierten erheblich. Claude 2 zeigte die höchste Gesamt-Erfolgsquote von etwa 47,7%, während Mixtral eine niedrigere Erfolgsquote von etwa 21% aufwies. Diese Leistungsunterschiede verdeutlichen die Variabilität der Modelle bei der Verarbeitung unterschiedlicher Codeproben.

Bei der Analyse der Erfolgsquoten nach Benchmark beobachteten wir, dass einige Projekte für die LLMs leichter zu übersetzen waren als andere. Insbesondere das ACH-Projekt erzielte eine Erfolgsquote von 80% für eines der LLMs, was auf die relativ einfache Struktur seiner Codeproben zurückzuführen ist.

#Einfluss der Code-Komplexität

Die Komplexität der Codeproben hatte direkten Einfluss auf die Erfolgsquoten der Übersetzungen. Mit zunehmender Anzahl von Codezeilen und Funktionen sank die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Übersetzungen. Dieser Trend spiegelt die inhärenten Herausforderungen wider, die grössere und komplexere Codestrukturen mit sich bringen.

#Idiomatische Rust-Produktion

Wir bewerteten die Qualität des von den LLMs generierten Rust-Codes, indem wir die erfolgreichen Übersetzungen durch Clippy, Rusts integrierten Linter, liessen. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die LLMs weitgehend funktionalen Code produzierten, aber gelegentlich Probleme im Hinblick auf idiomatische Verwendung auftraten. Bestimmte Übersetzungen führten zu Warnungen hinsichtlich Stil, Komplexität und Leistung, was auf Verbesserungspotenzial bei der Generierung von Rust-Code hindeutet, der den besten Praktiken entspricht.

#Effektivität der Feedback-Strategien

Die Effektivität der implementierten Feedback-Strategien variierte. Unsere Analyse zeigte, dass die Feedback-Strategien im Allgemeinen die Erfolgsquoten verbesserten, dass jedoch der einfachste Ansatz - das Wiederholen des ursprünglichen Prompts - oft ebenso gut oder besser abschnitt als komplexere Strategien, die Gegenbeispiele als Anleitung lieferten. Dieses Ergebnis war unerwartet und lässt darauf schliessen, dass die LLMs Schwierigkeiten haben könnten, die vom Fuzzer generierten Gegenbeispiele effektiv zu interpretieren.

#Vergleich mit regelbasierten Tools

Wir verglichen auch die Ergebnisse der LLM-basierten Übersetzungen mit denen, die von regelbasierten Übersetzungstools wie C2Rust produziert wurden. Während C2Rust theoretisch Korrektheit garantieren kann, zeigen die LLMs eine Neigung, prägnanteren und idiomatischeren Code zu produzieren. In vielen Fällen führten die von LLM generierten Übersetzungen zu kürzeren Code-Dateien, was darauf hindeutet, dass sie zusätzlichen Wert in Bezug auf Lesbarkeit und Wartbarkeit bieten könnten.

#Diskussion

Die Ergebnisse unserer Studie zeigen, dass LLMs erhebliches Potenzial zur Übersetzung echten Codes in Rust besitzen. Es gibt jedoch mehrere Bereiche für Wachstum und Verbesserungen.

#Verbesserung der Feedback-Mechanismen

Die begrenzte Effektivität von Gegenbeispielen zur Verbesserung der Übersetzungsqualität wirft Fragen zur Art der Eingaben auf, die in den Feedback-Strategien verwendet werden. Es könnte vorteilhaft sein, weiter zu erkunden, wie Gegenbeispiele besser gestaltet werden können, um das LLM effektiv zu leiten. Darüber hinaus könnte die Forschung zu Techniken zur Eingabeselektion dazu beitragen, das Verständnis dafür zu verbessern, welche Arten von Beispielen intuitivere Rückmeldungen liefern.

#Umgang mit Code-Komplexität

Der Umgang mit grösseren und komplexeren Codeproben wird entscheidend für zukünftige Forschungen sein. Ein möglicher Ansatz könnte sein, Programme in kleinere, handhabbare Teile zu unterteilen, die einzeln übersetzt und validiert werden können. Durch das Zerlegen komplexer Codes könnten wir die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Übersetzungen erhöhen und Fehler reduzieren, die aus der stochastischen Natur von LLM-Vorhersagen resultieren.

#Verbesserung des Fuzzers

Verbesserungen im plattformübergreifenden Fuzzer könnten ebenfalls zu besseren Übersetzungsergebnissen beitragen. Indem wir seine Fähigkeiten erweitern, um komplexere Datentypen und Merkmale zu verarbeiten, könnten wir die Erfolgsquote der Übersetzungen erhöhen und Misserfolge aufgrund von Serialisierungsproblemen minimieren.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt diese Studie das Potenzial von LLMs zur Übersetzung echten Codes in Rust. Während Herausforderungen bestehen bleiben, deutet unsere Forschung darauf hin, dass LLMs in der Lage sind, angemessene Erfolgsquoten in dieser Aufgabe zu erzielen. Weiterführende Arbeiten zur Verfeinerung der Feedback-Strategien, zur Bewältigung der Code-Komplexität und zur Verbesserung der Validierungswerkzeuge können zu besseren Ergebnissen für zukünftige Übersetzungsbemühungen beitragen. Indem wir weiterhin die Fähigkeiten und Einschränkungen von LLMs erkunden, können wir ihr Rolle in der sich entwickelnden Landschaft der Softwareentwicklung und der Code-Übersetzung besser verstehen.