NLPerturbator: Studying the Robustness of Code LLMs to Natural Language Variations

📄 arXiv: 2406.19783v1 📥 PDF

作者: Junkai Chen, Zhenhao Li, Xing Hu, Xin Xia

分类: cs.SE, cs.CL

发布日期: 2024-06-28

💡 一句话要点

NLPerturbator：研究代码大语言模型对自然语言变体的鲁棒性

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

关键词: 代码生成 大语言模型 鲁棒性 自然语言扰动 自动化测试

📋 核心要点

  1. 现有代码大语言模型对自然语言提示的细微变化敏感，这限制了其在真实场景中的可靠性。
  2. 论文提出NLPerturbator框架，通过模拟真实世界中自然语言描述的各种变体来评估和提升模型的鲁棒性。
  3. 实验表明，自然语言扰动会显著降低代码生成性能，突出了提升模型鲁棒性的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在基于自然语言描述的代码生成方面取得了可喜的成果。它们已被集成到开源项目和商业产品中，以促进日常编码活动。提示中的自然语言描述对于LLMs理解用户的需求至关重要。先前的研究表明，LLMs对提示的变化很敏感，包括看起来不明显的细微变化。然而，在实际场景中，自然语言描述经常发生变化（例如，不同的格式、语法和措辞）。以往关于LLMs鲁棒性的研究通常基于随机扰动，而这些扰动可能实际上不会发生。在本文中，我们进行了一项全面的研究，以调查代码LLMs在实际场景中对自然语言描述的变体的鲁棒性。我们基于文献综述和对从业者的在线调查，总结了18类自然语言扰动和3类共现类别组合。我们提出了一个自动化框架NLPerturbator，它可以对一组提示执行每一类别的扰动。通过使用六个代码LLMs进行的一系列代码生成实验，我们发现扰动后的提示会大幅降低代码生成的性能（例如，最高降低21.2%，平均降低4.8%到6.1%）。我们的研究强调了增强LLMs对提示中真实世界变体的鲁棒性的重要性，以及认真构建提示的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决代码大语言模型（Code LLMs）在面对真实世界中自然语言描述的多样性时，鲁棒性不足的问题。现有方法主要依赖随机扰动，缺乏对实际场景中自然语言变体的针对性研究，导致模型在实际应用中性能下降。

核心思路：核心思路是通过系统性地模拟真实世界中自然语言描述的各种变体，来评估和提升Code LLMs的鲁棒性。通过分析文献和用户调研，归纳出常见的自然语言扰动类型，并构建自动化框架进行测试。

技术框架：NLPerturbator框架包含以下主要模块：1) 扰动类型定义模块：基于文献综述和在线调查，总结出18种自然语言扰动类型和3种组合类型。2) 自动化扰动生成模块：根据定义的扰动类型，自动生成相应的自然语言变体。3) 代码生成评估模块：使用原始提示和扰动后的提示，分别输入到Code LLMs中，评估生成的代码质量。

关键创新：最重要的创新点在于对真实世界自然语言变体的系统性建模和自动化扰动生成。与以往的随机扰动方法不同，NLPerturbator能够更真实地模拟实际应用场景中可能出现的自然语言变化，从而更准确地评估模型的鲁棒性。

关键设计：关键设计包括：1) 扰动类型的选择：基于文献和用户调研，确保扰动类型覆盖真实世界中常见的自然语言变体。2) 自动化扰动生成算法：针对每种扰动类型，设计相应的算法自动生成变体，例如，同义词替换、语法错误注入等。3) 代码生成质量评估指标：采用BLEU、CodeBLEU等指标评估生成代码的质量。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，NLPerturbator生成的扰动提示能够显著降低代码大语言模型的性能，平均降低4.8%到6.1%，最高可达21.2%。这表明现有模型对自然语言变体的鲁棒性较差，需要进一步改进。该研究为提升代码大语言模型的实用性提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升代码大语言模型在实际开发环境中的可用性。通过使用NLPerturbator评估和改进模型的鲁棒性，可以减少因自然语言描述变化导致的代码生成错误，提高开发效率，降低维护成本。未来可进一步扩展到其他自然语言处理任务，如文本摘要、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) achieve promising results in code generation based on a given natural language description. They have been integrated into open-source projects and commercial products to facilitate daily coding activities. The natural language description in the prompt is crucial for LLMs to comprehend users' requirements. Prior studies uncover that LLMs are sensitive to the changes in the prompts, including slight changes that look inconspicuous. However, the natural language descriptions often vary in real-world scenarios (e.g., different formats, grammar, and wording). Prior studies on the robustness of LLMs are often based on random perturbations and such perturbations may not actually happen. In this paper, we conduct a comprehensive study to investigate how are code LLMs robust to variations of natural language description in real-world scenarios. We summarize 18 categories of perturbations of natural language and 3 combinations of co-occurred categories based on our literature review and an online survey with practitioners. We propose an automated framework, NLPerturbator, which can perform perturbations of each category given a set of prompts. Through a series of experiments on code generation using six code LLMs, we find that the perturbed prompts can decrease the performance of code generation by a considerable margin (e.g., up to 21.2%, and 4.8% to 6.1% on average). Our study highlights the importance of enhancing the robustness of LLMs to real-world variations in the prompts, as well as the essentiality of attentively constructing the prompts.