Detectando Clones de Código entre Lenguajes de Programación

Copiar código en el desarrollo de software puede crear duplicados, conocidos como clones de código. Esta práctica puede llevar a problemas, como errores o dificultades al modificar el código más tarde. Los clones de código son comunes, y los estudios sugieren que entre el 5% y el 23% del código en un sistema de software puede ser clones. Hay diferentes tipos de clones, que van desde código idéntico hasta aquellos que pueden funcionar de manera similar pero se ven diferentes. Identificar estos clones es crucial, especialmente cuando los desarrolladores de software usan múltiples lenguajes de programación para enfrentar diversos desafíos.

Para ayudar a gestionar los clones de código en diferentes lenguajes, los investigadores han desarrollado métodos para detectar estos duplicados de manera efectiva. Este documento discute el uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y Modelos de Embedding (EM) para identificar clones de código en diferentes lenguajes de programación.

#¿Qué son los Clones de Código?

Los clones de código son pares de fragmentos de código que muestran similitud según una definición específica de similitud. Existen cuatro tipos de clones:

1. Clones de Tipo-1: Fragmentos de código idénticos, que solo difieren en espacios en blanco o comentarios.
2. Clones de Tipo-2: Similares a Tipo-1 pero pueden tener nombres de variables o funciones diferentes.
3. Clones de Tipo-3: Tienen estructuras similares pero difieren a nivel de declaración, con algunas líneas eliminadas o añadidas.
4. Clones de Tipo-4: Son los más complejos, representan fragmentos de código que realizan la misma función pero tienen implementaciones diferentes.

Los clones de código entre lenguajes se consideran Tipo-4, donde existe funcionalidad similar en diferentes lenguajes de programación.

#El Reto de los Clones de Código Entre Lenguajes

A medida que el desarrollo de software ha evolucionado, los desarrolladores a menudo utilizan múltiples lenguajes de programación en un solo proyecto. Por ejemplo, pueden usar Java para el desarrollo del backend y Swift para aplicaciones móviles. Esto aumenta la probabilidad de crear clones de código entre esos lenguajes. Cuando un desarrollador modifica un fragmento de código en un lenguaje, necesita replicar ese cambio en otros lenguajes, haciendo que el proceso sea largo y consume muchos recursos.

Para simplificar esta tarea, se necesitan sistemas automáticos para detectar clones de código en diferentes lenguajes. Muchas herramientas actuales se centran en identificar clones dentro del mismo lenguaje. Sin embargo, hay menos herramientas que manejan efectivamente clones semánticos que existen en diferentes lenguajes.

#Herramientas Existentes para la Detección de Clones de Código

Se han creado muchas herramientas y métodos para identificar clones de código. Algunas de estas herramientas incluyen:

• CCFinder
• Deckard
• NiCad
• SourcererCC
• DeepSim

Estas herramientas se centran principalmente en detectar clones dentro del mismo lenguaje de programación. Para los clones semánticos, se han propuesto varios métodos más específicos, como RtvNN y CDLH.

En los últimos años, han surgido nuevas herramientas que se enfocan en clones de código en múltiples lenguajes. A menudo aprovechan técnicas de aprendizaje profundo para capturar similitudes y diferencias en fragmentos de código. Algunas herramientas notables incluyen:

• LICCA
• CLC Miner
• C4
• TCCCD

Estas herramientas buscan detectar clones entre lenguajes al mirar tanto las relaciones sintácticas como semánticas entre los fragmentos de código.

#El Papel de los Modelos de Lenguaje Grande

El auge de los Modelos de Lenguaje Grande, como los desarrollados por OpenAI, ha influido significativamente en varios campos, incluyendo la ingeniería de software. Estos modelos pueden generar texto similar al humano basado en la entrada que reciben. Pueden ser aplicados a la detección de clones de código proporcionando indicaciones que guían su salida.

Este estudio examina qué tan bien se desempeñan los LLMs en identificar clones de código entre lenguajes y cómo diferentes indicaciones pueden afectar su rendimiento. Exploramos cuatro LLMs y cómo responden a diversos diseños de indicaciones cuando se les encarga detectar clones de código en diferentes lenguajes de programación.

#Preguntas de Investigación

Para investigar el rendimiento de los LLMs en la detección de clones de código entre lenguajes, nos enfocamos en las siguientes preguntas de investigación:

1. ¿Cómo afecta el diseño de las indicaciones la efectividad de los LLMs en detectar clones de código entre lenguajes?
2. ¿Comprenden realmente los LLMs qué constituye un clone de código en este contexto?
3. ¿Cómo influye la similitud entre lenguajes de programación en el rendimiento de los LLMs para detectar clones?
4. ¿Pueden los LLMs superar a los modelos tradicionales de aprendizaje automático en la detección de clones de código entre lenguajes?

#Metodología del Experimento

Seleccionamos cuatro LLMs para nuestro estudio: GPT-3.5-Turbo, Falcon-7B-Instruct, Llama2-Chat-7B y Starchat. Cada uno fue probado utilizando indicaciones específicas diseñadas para guiar sus esfuerzos en la detección de clones de código. También evaluamos un modelo de embedding preentrenado, Text-Embedding-Ada-002, que es conocido por su capacidad para crear representaciones del código.

Para evaluar nuestros modelos, utilizamos dos conjuntos de datos: XLCoST y CodeNet. Estos conjuntos de datos contienen una gran cantidad de muestras de programación en varios lenguajes, lo que los hace adecuados para nuestro análisis.

#Ingeniería de Indicaciones

La ingeniería de indicaciones implica crear instrucciones específicas para que los LLMs optimicen su rendimiento en una tarea. Usamos varias indicaciones, incluyendo preguntas simples de sí/no, puntuaciones de similitud numéricas y indicaciones de razonamiento paso a paso. Al ajustar estas indicaciones, buscamos mejorar la capacidad de los modelos para detectar clones de código.

#Métricas de Evaluación

Para medir el rendimiento, utilizamos precisión, recall y puntaje F1. La precisión evalúa la exactitud de las predicciones positivas, el recall mide cuántos clones reales fueron correctamente identificados, y el puntaje F1 proporciona una visión general de la precisión de un modelo al equilibrar precisión y recall.

#Hallazgos

#Rendimiento de los LLMs

Nuestros experimentos mostraron que GPT-3.5-Turbo tuvo el mejor rendimiento en general, logrando un puntaje F1 de 0.98 con la indicación simple. Otros modelos, como Llama2-Chat-7B y Falcon-7B, tuvieron puntajes que variaron entre 0.41 y 0.81, dependiendo del conjunto de datos utilizado.

Utilizar indicaciones mejoradas que proporcionaron definiciones más claras de los clones de código mejoró el rendimiento en todos los modelos. Esto sugiere que los LLMs se benefician significativamente de instrucciones detalladas que guían sus procesos de razonamiento.

#Rendimiento del Modelo de Embedding

Además de los LLMs, encontramos que el modelo de embedding Text-Embedding-Ada-002 superó a los LLMs en la detección de clones de código entre lenguajes. Este modelo logró altos puntajes F1, mostrando que su capacidad para representar el código de manera significativa a través de lenguajes es altamente efectiva para la detección de clones.

#Influencia de la Similitud entre Lenguajes de Programación

También observamos que la similitud entre lenguajes de programación impactó el rendimiento de los LLMs. Por ejemplo, Java y C++ comparten características sintácticas, lo que lleva a una mejor detección de clones cuando se comparan con Java y Python, que difieren significativamente. Al usar indicaciones complejas que enfatizan el razonamiento, el rendimiento de los LLMs mejoró, incluso entre lenguajes con diferentes estructuras sintácticas.

#Conclusión

En conclusión, nuestro estudio demuestra que si bien los Modelos de Lenguaje Grande tienen el potencial de detectar clones de código entre lenguajes, aún requieren una ingeniería de indicaciones efectiva para rendir al máximo. Sin embargo, el modelo de embedding superó consistentemente a los LLMs, mostrando que los métodos tradicionales basados en representaciones aprendidas podrían ser más efectivos para ciertas tareas.

A medida que el campo de la ingeniería de software continúa evolucionando, entender cómo diferentes modelos pueden trabajar juntos será esencial. Esta investigación abre más posibilidades para optimizar la detección de clones de código al combinar las fortalezas de los LLMs y los modelos de embedding.

#Trabajo Futuro

La investigación futura puede explorar diseños de indicaciones adicionales y revelar cómo diferentes arquitecturas de modelos afectan el rendimiento. Investigar una gama más amplia de lenguajes de programación e incorporar conjuntos de datos más extensos también ayudará a descubrir conocimientos más profundos sobre la detección de clones de código en diversos contextos. Al refinar estos métodos, los desarrolladores pueden mejorar la calidad del software y reducir la carga de mantenimiento del código.

Desarrollar herramientas que integren LLMs y modelos de embedding podría allanar el camino para soluciones más avanzadas y efectivas en el campo de la ingeniería de software.