Large Language Models (LLMs) for Source Code Analysis: applications, models and datasets
作者: Hamed Jelodar, Mohammad Meymani, Roozbeh Razavi-Far
分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-03-21
💡 一句话要点
综述：大型语言模型在源代码分析中的应用、模型与数据集
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 源代码分析 软件工程 代码补全 代码缺陷检测
📋 核心要点
- 现有软件系统日益复杂，传统代码分析方法在效率、准确性和自动化方面面临挑战。
- 本文通过调研文献，探索大型语言模型（LLMs）在源代码分析中的应用，旨在发现研究进展和趋势。
- 研究总结了LLMs在代码分析中的局限性，并强调了关键工具、数据集和挑战，为未来研究提供参考。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）和基于Transformer的架构越来越多地被用于源代码分析。随着软件系统复杂性的增长，将LLMs集成到代码分析工作流程中对于提高效率、准确性和自动化至关重要。本文探讨了LLMs在不同代码分析任务中的作用，重点关注三个关键方面：1）它们可以分析什么以及它们的应用，2）使用了哪些模型，3）使用了哪些数据集，以及它们面临的挑战。关于本研究的目标，我们调查了探索使用LLMs进行源代码分析的学术文章，以揭示研究进展、当前趋势以及这个新兴领域的知识结构。此外，我们总结了局限性，并强调了重要的工具、数据集和关键挑战，这些对未来的工作可能很有价值。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决如何有效利用大型语言模型（LLMs）进行源代码分析的问题。现有方法在处理复杂软件系统时，效率和准确性不足，且自动化程度较低。因此，需要探索LLMs在代码分析中的潜力，并识别其局限性和挑战。
核心思路：本文的核心思路是通过系统性地回顾和分析相关学术文献，梳理LLMs在源代码分析中的应用、使用的模型和数据集，以及面临的挑战。通过对现有研究的总结和归纳，为未来的研究方向提供指导。
技术框架：本文采用文献综述的方法，对使用LLMs进行源代码分析的学术文章进行调研和分析。主要流程包括：1）确定研究范围和目标；2）收集相关文献；3）对文献进行筛选和分类；4）对文献进行分析和总结；5）撰写综述报告。
关键创新：本文的创新之处在于对LLMs在源代码分析领域的应用进行了全面的综述，并识别了该领域的研究进展、当前趋势、知识结构、局限性和挑战。这为研究人员提供了一个有价值的参考框架，并有助于推动该领域的发展。
关键设计：本文的关键设计在于对文献的分类和分析框架。作者将LLMs在源代码分析中的应用分为不同的任务，例如代码补全、代码缺陷检测、代码摘要生成等，并对每个任务中使用的模型和数据集进行了详细的描述。此外，作者还对LLMs在该领域面临的挑战进行了深入的分析，例如数据稀疏性、模型可解释性等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文通过对大量文献的分析，总结了LLMs在源代码分析中的应用现状、使用的模型和数据集，以及面临的挑战。该研究为研究人员提供了一个全面的视角，并指出了未来研究的潜在方向。具体性能数据和提升幅度依赖于各个被综述的论文，本文作为综述未提供统一的实验结果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于软件开发、测试和维护等多个领域。通过利用LLMs进行代码分析，可以提高软件开发的效率和质量，降低软件维护的成本。此外，该研究还可以为开发人员提供更好的代码理解工具，帮助他们更好地理解和修改代码。未来，LLMs有望在自动化代码分析和软件工程领域发挥更大的作用。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) and transformer-based architectures are increasingly utilized for source code analysis. As software systems grow in complexity, integrating LLMs into code analysis workflows becomes essential for enhancing efficiency, accuracy, and automation. This paper explores the role of LLMs for different code analysis tasks, focusing on three key aspects: 1) what they can analyze and their applications, 2) what models are used and 3) what datasets are used, and the challenges they face. Regarding the goal of this research, we investigate scholarly articles that explore the use of LLMs for source code analysis to uncover research developments, current trends, and the intellectual structure of this emerging field. Additionally, we summarize limitations and highlight essential tools, datasets, and key challenges, which could be valuable for future work.