Kajal: Extracting Grammar of a Source Code Using Large Language Models

📄 arXiv: 2412.08842v1 📥 PDF

作者: Mohammad Jalili Torkamani

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2024-12-12

备注: 9 pages, 6 figures, 1 table, preprint

💡 一句话要点

Kajal：利用大语言模型自动提取源代码的语法规则

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 领域特定语言 语法提取 提示工程 少样本学习

📋 核心要点

  1. 手动创建DSL语法耗时且易错，成为软件工程的瓶颈。
  2. Kajal利用LLM和提示工程，从代码片段自动推断DSL语法。
  3. 实验表明，Kajal在少样本学习下准确率达60%，效果显著。

📝 摘要（中文）

理解和提取领域特定语言（DSL）的语法对于各种软件工程任务至关重要；然而，手动创建这些语法既耗时又容易出错。本文提出了Kajal，一种新颖的方法，它通过提示工程和少样本学习，利用大型语言模型（LLM）从DSL代码片段中自动推断语法。Kajal动态构建输入提示，使用上下文信息来指导LLM生成相应的语法，并通过反馈驱动的方法迭代改进。实验表明，Kajal在少样本学习下达到了60%的准确率，在没有少样本学习的情况下达到了45%，证明了少样本学习对该工具有效性的显著影响。这种方法为自动化DSL语法提取提供了一个有希望的解决方案，未来的工作将探索使用更小的开源LLM，并在更大的数据集上进行测试，以进一步验证Kajal的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从DSL代码片段中自动提取语法的问题。现有方法主要依赖于手动创建语法，这不仅耗时耗力，而且容易出错，难以适应快速变化的DSL。

核心思路：Kajal的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大代码理解和生成能力，通过精心设计的提示（prompt）工程和少样本学习，引导LLM从DSL代码片段中推断出其语法规则。这种方法避免了手动编写语法的繁琐过程，提高了效率和准确性。

技术框架：Kajal的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 动态提示构建：根据输入的DSL代码片段，构建包含上下文信息的提示；2) LLM语法生成：将构建的提示输入LLM，生成相应的语法规则；3) 反馈驱动的迭代优化：通过反馈机制，不断优化生成的语法规则，提高准确性。

关键创新：Kajal的关键创新在于将LLM应用于DSL语法提取，并结合提示工程和少样本学习，实现了自动化的语法推断。与传统的手动方法相比，Kajal显著提高了效率和准确性。此外，反馈驱动的迭代优化机制进一步提升了语法提取的质量。

关键设计：Kajal的关键设计包括：1) 提示工程：设计有效的提示，引导LLM生成正确的语法规则；2) 少样本学习：利用少量的示例代码片段，提高LLM的泛化能力；3) 反馈机制：根据生成的语法规则对代码片段的解析结果，调整提示和LLM的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Kajal在实验中表现出色，在少样本学习的情况下达到了60%的准确率，即使没有少样本学习，也能达到45%的准确率。这表明Kajal能够有效地从DSL代码片段中提取语法，并且少样本学习对Kajal的性能有显著提升。

🎯 应用场景

Kajal可应用于各种软件工程任务，如代码分析、代码生成、程序验证等。通过自动提取DSL语法，可以加速DSL的开发和应用，提高软件开发的效率和质量。未来，Kajal有望应用于更广泛的领域，如自然语言处理、知识图谱构建等。

📄 摘要（原文）

Understanding and extracting the grammar of a domain-specific language (DSL) is crucial for various software engineering tasks; however, manually creating these grammars is time-intensive and error-prone. This paper presents Kajal, a novel approach that automatically infers grammar from DSL code snippets by leveraging Large Language Models (LLMs) through prompt engineering and few-shot learning. Kajal dynamically constructs input prompts, using contextual information to guide the LLM in generating the corresponding grammars, which are iteratively refined through a feedback-driven approach. Our experiments show that Kajal achieves 60% accuracy with few-shot learning and 45% without it, demonstrating the significant impact of few-shot learning on the tool's effectiveness. This approach offers a promising solution for automating DSL grammar extraction, and future work will explore using smaller, open-source LLMs and testing on larger datasets to further validate Kajal's performance.