Valutare Codex per la generazione di vincoli OCL

Il Linguaggio di Vincolo degli Oggetti (OCL) è un linguaggio speciale usato nel design software. Aiuta a definire regole per i modelli creati con un altro linguaggio chiamato UML (Linguaggio di Modellazione Unificato). L'OCL aggiunge dettagli ai modelli UML, rendendoli più chiari e precisi. Però, molti sviluppatori di software trovano l'OCL difficile da usare a causa della sua sintassi complicata.

Negli ultimi anni, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) sono diventati popolari nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questi modelli, come GPT-3, hanno dimostrato di poter svolgere molte attività legate al linguaggio, inclusa la generazione di testo e la comprensione del suo significato. Codex, una versione di GPT-3 creata da OpenAI, è stata addestrata specificamente su una grande quantità di codice da fonti pubbliche come GitHub. Questo permette a Codex di aiutare gli sviluppatori a scrivere codice fornendo suggerimenti intelligenti. Un modo per ottenere risultati migliori da Codex è creare buoni prompt, o istruzioni, per lui.

Questo studio esamina quanto bene Codex riesca a generare vincoli OCL da Descrizioni in linguaggio naturale. Abbiamo messo insieme un dataset che include vari modelli UML e le loro corrispondenti descrizioni in linguaggio naturale. Utilizzando diversi tipi di prompt, abbiamo testato quanto siano affidabili i vincoli OCL generati da Codex e quanto siano simili ai vincoli OCL scritti da persone.

#Contesto

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) sono sistemi di deep learning addestrati su enormi quantità di dati testuali. Possono svolgere vari compiti come tradurre lingue, generare testo o persino scrivere codice. Tra questi, Codex si distingue perché è stato perfezionato con codice di programmazione proveniente da molti repository pubblici. Questo lo rende particolarmente efficace nella generazione di output legati al codice.

Lo sviluppo guidato dai modelli (MDD) è un approccio nello sviluppo software che si concentra sull'uso dei modelli per guidare il processo. L'UML è spesso utilizzato nell'MDD per aiutare sviluppatori ed esperti a comunicare efficacemente. L'OCL si inserisce in questo contesto fornendo un modo per definire regole e vincoli relativi ai modelli creati con UML. Questo aiuta a garantire che i modelli siano coerenti e di alta qualità.

Nonostante i benefici, scrivere vincoli OCL può essere complicato, specialmente per chi non è familiare con la sua sintassi. Gli LLM come Codex potrebbero aiutare trasformando le descrizioni in linguaggio naturale in vincoli OCL, alleviando il carico sugli sviluppatori. Questo studio si propone di esplorare questa possibilità affrontando due domande principali:

1. Come influiscono i prompt arricchiti che includono informazioni sui modelli UML sulla qualità dei vincoli OCL generati?
2. Quanto sono simili i vincoli OCL generati da Codex a quelli scritti da persone?

#Raccolta e Analisi Dati

Per condurre questo studio, avevamo bisogno di un dataset che includesse modelli UML insieme alle loro specifiche in linguaggio naturale. Abbiamo notato che i dataset esistenti spesso mancavano di esempi completi, quindi abbiamo creato il nostro. Abbiamo condotto ricerche approfondite in risorse educative e repository per raccogliere 15 modelli UML diversi insieme a 168 descrizioni in linguaggio naturale.

Nel nostro dataset, abbiamo trovato una varietà di vincoli OCL, inclusi invarianti di classe, pre-condizioni e post-condizioni. I vincoli OCL erano collegati ai modelli UML, permettendoci di analizzare i risultati in base a quanto bene Codex ha generato i vincoli dalle specifiche.

I nostri metodi di analisi si sono concentrati sul misurare due metriche chiave: validità sintattica e accuratezza di esecuzione. La validità sintattica controlla se i vincoli OCL generati seguono la sintassi corretta. L'accuratezza di esecuzione determina se i vincoli generati soddisfano le specifiche previste.

#Progettazione dei Prompt

La progettazione dei prompt per Codex è cruciale per generare output utili. Abbiamo utilizzato alcuni design diversi per i nostri esperimenti. I prompt di base consistevano in descrizioni in linguaggio naturale che chiedevano un'espressione OCL senza ulteriori contesti. I prompt arricchiti includevano informazioni UML sui modelli. Infine, abbiamo applicato il few-shot learning fornendo esempi di specifiche in linguaggio naturale e i loro corrispondenti vincoli OCL.

1. Prompt di Base: Questo approccio prevedeva semplici prompt che chiedevano solo vincoli OCL basati sulle descrizioni. Questi prompt non includevano dettagli UML o esempi.

2. Informazioni UML - Zero-Shot Learning: Questi prompt includevano dettagli sui modelli UML in sintassi PlantUML. Volevamo vedere se questo contesto aggiuntivo avrebbe aiutato Codex a generare vincoli migliori.

3. Informazioni UML - Few-Shot Learning: In questo design, abbiamo fornito esempi di vincoli OCL insieme alle loro descrizioni in linguaggio naturale. Volevamo vedere se includere esempi avrebbe migliorato la qualità dei vincoli generati.

#Esperimenti

Abbiamo condotto diversi esperimenti per valutare l'efficacia dei vari design dei prompt. I risultati sono stati analizzati in modo approfondito in base alle due metriche precedentemente menzionate.

#Prompt di Base

Nel primo esperimento, abbiamo usato prompt di base senza alcuna informazione UML. Su 168 specifiche, molte delle risposte di Codex erano vuote. Questo suggerisce che Codex a volte ha fatto fatica a capire cosa venisse chiesto senza dettagli specifici. Quando abbiamo esaminato i vincoli OCL generati, abbiamo notato che la validità sintattica era bassa, con molti errori derivanti da riferimenti errati nelle espressioni OCL. L'accuratezza di esecuzione era più alta, il che dimostra che, mentre la sintassi potrebbe essere sbagliata, il significato complessivo potrebbe comunque avere senso.

#Informazioni UML - Zero-Shot Learning

Nel secondo esperimento, abbiamo arricchito i prompt con informazioni UML. Questa volta, abbiamo visto un aumento significativo nella validità sintattica dei vincoli OCL generati. Il numero totale di vincoli validi è aumentato drasticamente rispetto al primo esperimento. Tuttavia, l'accuratezza di esecuzione era leggermente inferiore. Questo potrebbe indicare che, mentre l'aggiunta di informazioni UML ha aiutato a generare una sintassi valida, ha anche introdotto più errori semantici.

#Informazioni UML - Few-Shot Learning

Nell'ultimo esperimento, abbiamo utilizzato tecniche di few-shot learning, fornendo esempi di specifiche in linguaggio naturale insieme ai loro vincoli OCL corrispondenti. I risultati hanno mostrato la massima validità sintattica rispetto agli esperimenti precedenti. L'accuratezza di esecuzione è rimasta stabile. Questo suggerisce che fornire esempi chiari ha aiutato Codex a produrre vincoli OCL più accurati.

#Similarità con i Vincoli Scritti da Umani

Volevamo anche sapere quanto i vincoli OCL generati da Codex fossero simili a quelli scritti da esperti umani. Abbiamo misurato la similarità confrontando i vincoli utilizzando un metodo chiamato similarità coseno. Questo ci ha permesso di quantificare quanto i vincoli generati corrispondessero agli esempi creati da persone.

Nella nostra analisi, abbiamo scoperto che i punteggi di similarità medi variavano nei diversi esperimenti. I prompt di base avevano una maggiore similarità con i vincoli scritti da umani, indicando che, anche se i vincoli generati avevano alcuni problemi sintattici, erano comunque comprensibili. I prompt arricchiti con dettagli UML e esempi mostravano un punteggio di similarità più basso, il che potrebbe suggerire che, mentre Codex generava vincoli più sofisticati, erano meno simili agli esempi diretti forniti dagli umani.

#Discussione

I risultati dei nostri esperimenti indicano che i prompt di base sono spesso insufficienti per produrre vincoli OCL affidabili. L'inclusione di informazioni UML ha migliorato significativamente la validità e l'accuratezza dei vincoli generati, confermando che il contesto è cruciale per la performance di Codex. Inoltre, l'uso di esempi nel few-shot learning è stato molto efficace nell'aumentare la qualità dell'output.

Nonostante i risultati incoraggianti, ci sono limiti nel fare affidamento solo su Codex per generare vincoli OCL. Sebbene abbia il potenziale per assistere gli sviluppatori, i nostri risultati suggeriscono che Codex può produrre errori, specialmente quando manca di un contesto chiaro.

#Conclusione

Questo studio evidenzia la capacità di Codex di generare vincoli OCL da descrizioni in linguaggio naturale in modo efficace. Utilizzando diversi design di prompt, abbiamo dimostrato che includere informazioni UML rilevanti e esempi migliora notevolmente la qualità dei vincoli generati. I risultati suggeriscono che Codex ha il potenziale di supportare gli sviluppatori nella scrittura di vincoli OCL, rendendo il processo più accessibile e meno dispendioso in termini di tempo.

Il lavoro futuro dovrebbe esplorare ulteriori strategie di prompt e incorporare tecniche di riparazione automatica del programma per migliorare l'affidabilità dei vincoli OCL generati. Inoltre, creare suite di test per valutare automaticamente la correttezza semantica di questi vincoli sarà essenziale per garantire output di alta qualità.

In generale, questa ricerca segna la promessa di utilizzare modelli di linguaggio avanzati come Codex nello sviluppo software, specialmente nella generazione di vincoli complessi che sono spesso difficili da esprimere per gli sviluppatori.