Yinlin Deng, Chunqiu Steven Xia, Haoran Peng, Chenyuan Yang, Lingming Zhang · 2023년 · ISSTA 2023
관련도: 상 · 읽은 이유: LLM Fuzzing(Universal Fuzzing) 학습
딥러닝 라이브러리를 테스트하기 위해 수동으로 문법 규칙을 정의하는 대신, 수천만 개의 오픈소스 코드를 학습한 대규모 언어 모델의 내부 지식을 활용하면 복잡한 API 제약 조건과 시퀀스를 만족하는 입력 프로그램을 제로샷으로 자동 생성 및 변이할 수 있다.
Chunqiu Steven Xia, Matteo Paltenghi, Jia Le Tian, Michael Pradel, Lingming Zhang · 2024 · International Conference on Software Engineering
관련도: 상 · 읽은 이유: LLM Fuzzing(Universal Fuzzing) 학습
문법 규칙과 제약 조건을 수만 줄의 코드로 직접 하드코딩하는 대신, 이미 방대한 소스코드를 사전 학습한 대규모 언어 모델에게 타깃 명세서만 요약해 쥐어주면 모델 스스로 문법과 명세를 이해하고 똑똑하게 입력 변이를 수행하며 버그를 찾아낼 수 있다.
Angela Fan, Mitya Lyubarskiy, Beliz Gokkaya, Shubho Sengupta, Mark Harman, Shin Yoo, Jie M. Zhang · 2023 · ICSE-FOSE 2023
관련도: 상 · 읽은 이유: 소프트웨어 공학 도메인에서 LLM을 결합한 최신 하이브리드 기법들의 현황과 발전 방향 파악
소프트웨어 공학은 execution이라는 자동화된 ground truth를 가지므로, 전통적인 소프트웨어 검증 기술을 LLM과 결합하는 하이브리드 접근법을 통해 할루시네이션을 통제하고 신뢰성을 극대화할 수 있다.