Assertions di Aiuto Automatizzato in Dafny usando l'IA

Dafny è un linguaggio usato per verificare il codice. Aiuta a dimostrare che il codice si comporta come previsto. Gran parte di questo lavoro di Verifica viene fatto automaticamente usando un risolutore SMT, ma a volte il risolutore ha bisogno di un aiuto in più. Qui entrano in gioco le Affermazioni di supporto. Sono dichiarazioni che guidano il risolutore nel dimostrare determinate proprietà del codice. Tuttavia, creare queste affermazioni può essere difficile e richiedere molto tempo per gli sviluppatori.

In questo articolo, parleremo di un nuovo strumento che utilizza modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per generare automaticamente queste affermazioni di supporto. L'obiettivo è rendere il processo di verifica più semplice ed efficiente per gli sviluppatori.

#Il Problema

Quando si usa Dafny, i programmatori spesso si trovano di fronte a un muro quando il risolutore non riesce a verificare determinati pezzi di codice. Questo può accadere perché il ragionamento necessario è troppo complesso per il risolutore. In questi casi, gli sviluppatori devono fornire ulteriori informazioni sotto forma di affermazioni di supporto. Queste affermazioni aiutano a suddividere prove complicate in passaggi gestibili.

Tuttavia, trovare l'affermazione di supporto giusta può essere frustrante. Gli sviluppatori potrebbero passare molto tempo a indovinare quale affermazione potrebbe aiutare a superare l'ostacolo della verifica. La situazione diventa peggiore quando modifiche nel codice o nello strumento di verifica fanno fallire prove precedentemente funzionanti. A volte, gli sviluppatori devono aggiungere rapidamente affermazioni a parti sconosciute del codice per evitare ritardi nel rilascio del software.

#La Soluzione

Per affrontare questo problema, proponiamo uno strumento che utilizza LLM per generare automaticamente affermazioni di supporto. Gli LLM sono modelli di intelligenza artificiale avanzati che comprendono e generano testo simile a quello umano. Hanno dimostrato grande successo in compiti come generare e correggere codice, e ora vogliamo applicare le loro capacità alla generazione di affermazioni di supporto in Dafny.

Il nostro strumento sfrutta strategie specifiche per migliorare le prestazioni degli LLM nella generazione di queste affermazioni. Innanzitutto, analizziamo i messaggi di errore forniti dal verificatore di Dafny. In questo modo, possiamo capire dove dovrebbe andare l'affermazione mancante. In secondo luogo, forniamo agli LLM esempi di affermazioni simili dallo stesso codice. Questo dà agli LLM contesto, aiutandoli a capire che tipo di affermazione generare.

#Come Funziona lo Strumento

Lo strumento inizia prendendo un codice Dafny e il nome di un lemma target (una dichiarazione in Dafny che deve essere verificata). L'obiettivo qui è inserire un'affermazione in un certo punto per far verificare con successo il lemma.

Lo strumento segue questi passaggi:

1. Analizzare i Messaggi di Errore: Il verificatore di Dafny produce messaggi di errore quando qualcosa va storto. Il nostro strumento prende questi messaggi e li usa per individuare dove dovrebbe essere collocata l'affermazione mancante nel codice.

2. Trovare Affermazioni Esempio: Lo strumento cerca poi nel codice per raccogliere un insieme di affermazioni rilevanti che potrebbero servire come esempi. Invece di utilizzare ogni affermazione, che potrebbe confondere l'LLM, selezioniamo un piccolo numero in base a quanto sono simili al lemma attuale. Questo viene fatto utilizzando una nuova metrica di similarità che abbiamo sviluppato.

3. Generare Affermazioni di Supporto: Con il segnaposto dell'affermazione posizionato correttamente nel codice, e le affermazioni esempio rilevanti a portata di mano, l'LLM può generare l'affermazione di supporto necessaria. Sostituirà il segnaposto con l'affermazione generata e poi ricontrollerà con il verificatore di Dafny.

4. Iterare: Se il lemma continua a non verificarsi dopo il primo tentativo, lo strumento può chiedere all'LLM di generare ulteriori affermazioni fino a un numero massimo di tentativi.

#Osservazioni Chiave

Dalla nostra ricerca, abbiamo fatto due osservazioni chiave che guidano il funzionamento dello strumento:

1. La Posizione Conta: Gli LLM spesso faticano a trovare il posto giusto per l'affermazione mancante basandosi solo sul codice. Tuttavia, analizzando il messaggio di errore di Dafny, il nostro strumento può localizzare con precisione dove dovrebbe essere collocata l'affermazione.

2. La Similarità È Utile: Le affermazioni che sono simili l'una all'altra sono spesso utili nel guidare il processo di generazione. Selezionando affermazioni esempio che sono strutturalmente simili al lemma target, permettiamo all'LLM di attingere a conoscenze esistenti, aumentando la possibilità di generare affermazioni corrette.

#Valutazione

Per testare l'efficacia del nostro strumento, abbiamo utilizzato codici Dafny del mondo reale. Abbiamo estratto dati da diversi progetti, che hanno fornito un ricco insieme di esempi da cui lavorare. La nostra valutazione esamina se l'uso di segnaposto per affermazioni e la selezione di esempi basati sulla similarità migliorano il tasso di successo degli LLM nella generazione di affermazioni di supporto valide.

Durante la nostra valutazione, abbiamo eseguito diverse configurazioni dello strumento in varie condizioni. Abbiamo confrontato i risultati in base a quanti lemmi sono stati verificati con successo dopo la generazione di affermazioni.

#Risultati

I risultati sono stati incoraggianti. Utilizzando le tecniche proposte, abbiamo visto un aumento significativo nel numero di affermazioni di supporto che gli LLM potevano generare con successo. Lo strumento è riuscito a generare affermazioni di supporto valide per circa il 52% dei casi testati, dimostrando che con le giuste strategie, gli LLM possono assistere efficacemente i programmatori nel processo di verifica.

#Vantaggi dell'Utilizzo dello Strumento

1. Efficienza: Con l'aiuto di questo strumento, gli sviluppatori possono risparmiare molto tempo. Invece di passare ore a indovinare quale affermazione potrebbe funzionare, possono contare sullo strumento per generare affermazioni per loro.

2. Frustrazione Ridotta: La generazione automatica di affermazioni di supporto riduce anche la frustrazione spesso provata dagli sviluppatori quando affrontano complessi fallimenti di verifica.

3. Miglioramento della Qualità del Codice: Incoraggiando l'uso di affermazioni appropriate, lo strumento può contribuire a prove più chiare ed efficienti. Questo è vantaggioso non solo per singoli progetti, ma anche per la comunità degli sviluppatori più ampia.

4. Risorsa di Apprendimento: Per gli sviluppatori meno esperti, guardare affermazioni esempio può fungere da risorsa educativa. Possono imparare a formulare meglio le affermazioni osservando esempi di successo.

#Conclusione

Dafny è uno strumento potente per la verifica del codice, ma presenta delle sfide. La necessità di affermazioni di supporto può complicare il processo di verifica, portando a frustrazioni e perdite di tempo per gli sviluppatori. Il nostro strumento, che utilizza LLM per generare automaticamente queste affermazioni, rappresenta una soluzione efficace.

Analizzando i messaggi di errore e sfruttando le affermazioni esistenti, lo strumento migliora l'accuratezza e l'efficienza del processo di verifica. La nostra valutazione dimostra il successo dello strumento nella generazione di affermazioni di supporto valide, rendendolo un'aggiunta preziosa all'ecosistema di Dafny.

Il futuro della verifica dei programmi sembra promettente con l'integrazione delle tecnologie AI. Man mano che gli LLM continuano a evolversi, ci aspettiamo che il nostro strumento diventi ancora più efficace, aprendo la strada a ulteriori progressi nella verifica del codice e nell'assicurazione della qualità. Questo lavoro apre la porta all'esplorazione di ulteriori applicazioni degli LLM in vari linguaggi di programmazione e framework, migliorando la produttività degli sviluppatori e l'affidabilità del software.