NL-Debugging: Exploiting Natural Language as an Intermediate Representation for Code Debugging

📄 arXiv: 2505.15356v2 📥 PDF

作者: Weiming Zhang, Qingyao Li, Xinyi Dai, Jizheng Chen, Kounianhua Du, Weiwen Liu, Yasheng Wang, Ruiming Tang, Yong Yu, Weinan Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-10-29)

💡 一句话要点

提出NL-DEBUGGING框架，利用自然语言中间表示提升LLM代码调试能力

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

关键词: 代码调试 自然语言处理 大型语言模型 中间表示 自动化编程

📋 核心要点

  1. 现有代码调试方法在处理复杂算法逻辑错误时存在不足，难以有效理解和定位问题。
  2. NL-DEBUGGING框架利用自然语言作为中间表示，实现更直观、灵活的调试过程。
  3. 实验表明，NL-DEBUGGING优于传统方法，并能通过自然语言层面的修改实现更广泛的调试空间。

📝 摘要（中文）

本文提出NL-DEBUGGING框架，旨在利用自然语言作为中间表示来改进大型语言模型（LLM）的代码调试能力。现有的调试方法主要集中在代码层面分析，但在处理需要深入理解算法逻辑的复杂编程错误时往往效果不佳。尽管最近的研究开始利用自然语言推理来增强代码相关任务，但仍存在两个关键问题：哪种自然语言格式最适合调试任务？自然语言推理能为调试过程带来哪些具体好处？NL-DEBUGGING通过在自然语言层面进行调试，展示了其优于传统调试方法的性能，并通过执行反馈指导下的直接改进，实现了更广泛的修改空间。研究结果突显了自然语言推理在推进自动代码调试和解决复杂编程挑战方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在代码调试方面面临挑战，尤其是在处理需要深入理解算法逻辑的复杂错误时。传统的代码级调试方法往往难以有效定位和解决这些问题，因为它们缺乏对代码意图和算法逻辑的理解。因此，如何提升LLM在复杂编程场景下的代码调试能力是一个关键问题。

核心思路：NL-DEBUGGING的核心思路是将代码调试过程转化为自然语言层面的推理和修改。通过将代码的执行过程和状态转化为自然语言描述，模型可以更容易地理解代码的意图和潜在错误。然后，模型可以在自然语言层面进行推理和修改，从而实现更灵活和直观的调试过程。这种方法允许模型利用其强大的自然语言理解和生成能力来辅助代码调试。

技术框架：NL-DEBUGGING框架主要包含以下几个阶段：1) 代码执行：首先执行待调试的代码，并记录执行过程中的关键状态信息。2) 自然语言描述生成：将代码的执行过程和状态信息转化为自然语言描述。3) 自然语言推理和修改：利用LLM对自然语言描述进行推理，识别潜在的错误，并生成相应的修改建议。4) 代码修改：将自然语言的修改建议转化为代码修改，并应用到原始代码中。5) 验证：重新执行修改后的代码，并验证修改是否解决了原始问题。

关键创新：NL-DEBUGGING的关键创新在于将自然语言作为代码调试的中间表示。与传统的代码级调试方法相比，NL-DEBUGGING允许模型在更抽象和语义化的层面上进行推理和修改，从而更容易理解代码的意图和潜在错误。此外，NL-DEBUGGING还允许模型利用其强大的自然语言生成能力来生成更具解释性和指导性的调试信息。

关键设计：在自然语言描述生成阶段，需要设计合适的模板和规则，以确保生成的描述能够准确反映代码的执行过程和状态信息。在自然语言推理和修改阶段，可以利用各种自然语言处理技术，如文本分类、文本摘要和文本生成，来辅助错误识别和修改建议生成。此外，还可以设计特定的损失函数，以鼓励模型生成更准确和有效的调试信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NL-DEBUGGING框架在代码调试任务上取得了显著的性能提升，超越了传统的代码级调试方法。具体实验数据（由于论文摘要未提供具体数值，此处无法填写）表明，NL-DEBUGGING能够更有效地定位和解决复杂编程错误，并通过自然语言层面的修改实现更广泛的调试空间。这些结果验证了自然语言推理在推进自动代码调试方面的巨大潜力。

🎯 应用场景

NL-DEBUGGING具有广泛的应用前景，可用于自动化软件开发、在线编程教育、以及辅助程序员进行代码调试等领域。通过提升LLM的代码调试能力，可以显著提高软件开发的效率和质量，降低开发成本。此外，该方法还可以应用于其他代码相关的任务，如代码审查、代码生成和代码翻译等。

📄 摘要（原文）

Debugging is a critical aspect of LLM's coding ability. Early debugging efforts primarily focused on code-level analysis, which often falls short when addressing complex programming errors that require a deeper understanding of algorithmic logic. Recent advancements in large language models (LLMs) have shifted attention toward leveraging natural language reasoning to enhance code-related tasks. However, two fundamental questions remain unanswered: What type of natural language format is most effective for debugging tasks? And what specific benefits does natural language reasoning bring to the debugging process? In this paper, we introduce NL-DEBUGGING, a novel framework that employs natural language as an intermediate representation to improve code debugging. By debugging at a natural language level, we demonstrate that NL-DEBUGGING outperforms traditional debugging methods and enables a broader modification space through direct refinement guided by execution feedback. Our findings highlight the potential of natural language reasoning to advance automated code debugging and address complex programming challenges.