Evaluando LLMs para la traducción de código a Rust

A medida que la tecnología avanza, la necesidad de traducir código de un lenguaje de programación a otro se ha vuelto más importante. Un enfoque prometedor para esta tarea es el uso de modelos de lenguaje grande (LLMs). Estos modelos están diseñados para entender y generar código en varios lenguajes de programación. Sin embargo, gran parte de la investigación previa sobre LLMs se ha centrado en desafíos de programación específicos, dejando su efectividad en escenarios del mundo real en gran medida sin examinar. Este artículo explora el potencial de los LLMs para traducir código del mundo real a Rust, un lenguaje de programación popular conocido por su seguridad y rendimiento.

#Antecedentes

La traducción de código implica convertir código escrito en un lenguaje de programación a otro mientras se mantiene su funcionalidad. Esta tarea es crucial por varias razones. Primero, las empresas a menudo necesitan hacer la transición de proyectos más antiguos escritos en lenguajes como C o Go a lenguajes modernos como Rust. Segundo, permite aprovechar las fortalezas de diferentes lenguajes en el desarrollo de software. Rust, por ejemplo, está ganando popularidad debido a su énfasis en la seguridad y el rendimiento.

Mientras que se han desarrollado herramientas de traducción tradicionales basadas en reglas para manejar pares de lenguajes específicos, pueden ser limitadas y requerir un esfuerzo de ingeniería significativo. En contraste, los LLMs han mostrado promesas debido a su capacidad para escribir código en múltiples lenguajes. Potencialmente pueden automatizar el proceso de traducción, haciéndolo más rápido y eficiente.

#Desafíos en la Traducción de Código

A pesar de los beneficios potenciales de usar LLMs para la traducción de código, aún quedan varios desafíos. Uno de los principales problemas es evaluar la corrección de las traducciones producidas por estos modelos. En muchos casos, no hay casos de prueba escritos en el lenguaje de destino (en este caso, Rust), lo que complica el proceso de validación. Esta falta de recursos dificulta evaluar qué tan bien un LLM se desempeña en la traducción de código del mundo real.

Otro desafío radica en la complejidad del código del mundo real. A diferencia de los benchmarks comúnmente utilizados en investigaciones anteriores, que a menudo consisten en funciones únicas con tipos de datos básicos, los proyectos del mundo real presentan a menudo numerosas funciones, tipos definidos por el usuario y dependencias intrincadas. Esta complejidad puede obstaculizar la capacidad de los LLMs para producir traducciones precisas.

#Resumen del Estudio

En este estudio, buscamos abordar las brechas en investigaciones anteriores realizando una investigación a gran escala sobre la capacidad de los LLMs para traducir código del mundo real a Rust. Desarrollamos una herramienta que automatiza la extracción de ejemplos de código de proyectos reales y probamos las traducciones producidas por varios LLMs. Los modelos seleccionados incluyeron GPT-4, Claude 3, Claude 2.1, Gemini Pro y Mixtral.

Nuestro estudio involucró los siguientes componentes clave:

1. Extracción de Ejemplos de Código: Creamos una metodología y herramienta para extraer automáticamente ejemplos de código de proyectos de código abierto. Este enfoque nos permitió reunir un conjunto diverso de ejemplos de código del mundo real para probar.

2. Herramienta de Validación: Desarrollamos un fuzzer interlingüístico, que nos permite verificar si las traducciones eran equivalentes a los programas fuente originales. Este fuzzer puede manejar tipos de datos definidos por el usuario, lo que lo hace adecuado para traducciones complejas.

3. Evaluación de Traducción: Evaluamos la capacidad de los LLMs seleccionados para producir traducciones exitosas y su capacidad para corregir código defectuoso generado anteriormente cuando se les daba retroalimentación.

#Metodología

#Extracción de Ejemplos de Código

Para reunir benchmarks significativos para nuestro estudio, nos centramos en proyectos escritos en C y Go. Estos lenguajes se utilizan a menudo para tareas de programación de bajo nivel y, por lo tanto, son candidatos relevantes para la traducción a Rust. Seleccionamos siete proyectos de código abierto diferentes que abarcaban dominios diversos, como banca, geometría y procesamiento de audio.

Para cada proyecto, extraímos ejemplos de código que cumplían con criterios específicos. Aseguramos que los ejemplos seleccionados no dependieran de bibliotecas de terceros e incluyeran un número manejable de funciones. En total, recopilamos varios ejemplos de código que contenían diferentes características, como variables globales, tipos definidos por el usuario y estructuras de datos dinámicas.

#Proceso de Traducción

El proceso de traducción comienza con un LLM generando una traducción candidata basada en el ejemplo de código inicial proporcionado. Después de producir esta traducción, empleamos una fase de reparación impulsada por compilación. Durante esta fase, abordamos cualquier error de compilación reportado por el compilador de Rust.

Una vez que obtenemos una traducción compilable, usamos nuestro fuzzer interlingüístico para verificar la equivalencia de entrada-salida entre los programas originales y traducidos. El fuzzer genera entradas para ambas versiones del código, las ejecuta y compara sus salidas. Si las salidas coinciden, la traducción se considera válida.

#Estrategias de Retroalimentación

Para mejorar el proceso de traducción, implementamos varias estrategias de retroalimentación. Estas estrategias tienen como objetivo mejorar la calidad de la traducción al proporcionar al LLM contexto adicional al corregir traducciones defectuosas. Las estrategias incluyen:

1. Reinicio Simple: El LLM genera una nueva traducción basada en el aviso original sin usar intentos de traducción anteriores.

2. Reinicio Indicado: Este método añade ejemplos exitosos y no exitosos del fuzzer al aviso original, guiando al LLM hacia comportamientos deseables.

3. Reparación Guiada por Contrajes: Esta estrategia proporciona al LLM contrajes del fuzzer, animándole a abordar errores específicos relacionados con fallas identificadas.

4. Reparación Conversacional: Este enfoque construye un diálogo con el LLM a lo largo de múltiples turnos, incorporando traducciones incorrectas previas para desalentar errores repetidos.

Aplicamos estas estrategias de retroalimentación para evaluar su efecto en las tasas generales de éxito de las traducciones.

#Resultados

Nuestros experimentos incluyeron un total de 8160 intentos de traducción a través de los LLMs seleccionados y los ejemplos de código extraídos. Los resultados revelaron varios hallazgos importantes.

#Tasas de Éxito en la Traducción

Las tasas de éxito para cada LLM variaron significativamente. Claude 2 demostró la tasa de éxito general más alta, aproximadamente del 47.7%, mientras que Mixtral mostró una tasa de éxito más baja, alrededor del 21%. Esta disparidad en el rendimiento subraya la variabilidad en la capacidad de los modelos para manejar diferentes ejemplos de código.

Al analizar las tasas de éxito por benchmark, observamos que algunos proyectos eran más fáciles de traducir para los LLMs que otros. En particular, el proyecto ACH tuvo una tasa de éxito del 80% para uno de los LLMs, impulsada por la estructura relativamente simple de sus ejemplos de código.

#Impacto de la Complejidad del Código

La complejidad de los ejemplos de código influyó directamente en las tasas de éxito de las traducciones. A medida que aumentaba el número de líneas de código y funciones, la probabilidad de traducciones exitosas disminuía. Esta tendencia refleja los desafíos inherentes que plantean estructuras de código más grandes y complejas.

#Producción Idiomática de Rust

Evaluamos la calidad del código Rust generado por los LLMs al ejecutar las traducciones exitosas a través de Clippy, el linter integrado de Rust. Los resultados indicaron que, aunque los LLMs produjeron código en gran medida funcional, había problemas ocasionales relacionados con el uso idiomático. Ciertas traducciones resultaron en advertencias por estilo, complejidad y rendimiento, sugiriendo margen de mejora en la generación de código Rust que se alinee con las mejores prácticas.

#Efectividad de las Estrategias de Retroalimentación

La efectividad de las estrategias de retroalimentación implementadas varió. Nuestro análisis mostró que, si bien las estrategias de retroalimentación generalmente mejoraron las tasas de éxito, el enfoque más simple -repetir el aviso original- a menudo funcionó tan bien o mejor que estrategias más complejas que proporcionaban contrajes como guía. Este resultado fue inesperado y sugiere que los LLMs pueden tener dificultades para interpretar efectivamente los contrajes generados por el fuzzer.

#Comparación con Herramientas Basadas en Reglas

También comparamos los resultados de las traducciones basadas en LLM con las producidas por herramientas de traducción basadas en reglas, como C2Rust. Mientras que C2Rust puede garantizar teóricamente la corrección, los LLMs demostraron una tendencia a producir código más conciso e idiomático. En muchos casos, las traducciones generadas por LLM resultaron en archivos de código más cortos, lo que sugiere que podrían proporcionar un valor adicional en términos de legibilidad y mantenibilidad del código.

#Discusión

Los hallazgos de nuestro estudio ilustran que los LLMs poseen un potencial significativo para traducir código del mundo real a Rust. Sin embargo, hay varias áreas para crecer y mejorar.

#Mejorando los Mecanismos de Retroalimentación

La limitada efectividad de los contrajes para mejorar la calidad de la traducción plantea preguntas sobre la naturaleza de las entradas utilizadas en las estrategias de retroalimentación. Podría ser beneficioso explorar más a fondo cómo se pueden elaborar mejor los contrajes para guiar de manera efectiva al LLM. Además, la investigación sobre técnicas de selección de entrada podría ayudar a mejorar la comprensión de qué tipos de ejemplos generan retroalimentación más intuitiva.

#Abordando la Complejidad del Código

Manejar ejemplos de código más grandes y complejos será crucial para futuras investigaciones. Un enfoque potencial podría implicar dividir programas en partes más pequeñas y manejables que puedan ser traducidas y validadas individualmente. Al descomponer el código complejo, podríamos aumentar las posibilidades de traducciones exitosas y reducir errores derivados de la naturaleza estocástica de las predicciones de los LLM.

#Mejorando el Fuzzer

Las mejoras en el fuzzer interlingüístico también podrían contribuir a mejores resultados de traducción. Al expandir sus capacidades para manejar tipos de datos y características más complejas, podríamos aumentar la tasa de éxito de las traducciones y minimizar fallos debido a problemas de serialización.

#Conclusión

En conclusión, este estudio destaca la promesa de usar LLMs para traducir código del mundo real a Rust. Aunque aún hay desafíos, nuestros hallazgos indican que los LLMs son capaces de lograr tasas de éxito razonables en esta tarea. Un trabajo adicional en refinar las estrategias de retroalimentación, abordar la complejidad del código y mejorar las herramientas de validación puede contribuir a mejores resultados en los futuros esfuerzos de traducción. Al seguir explorando las capacidades y limitaciones de los LLMs, podremos entender mejor su papel en el paisaje en evolución del desarrollo de software y la traducción de código.