LLM4TDD: Best Practices for Test Driven Development Using Large Language Models

📄 arXiv: 2312.04687v1 📥 PDF

作者: Sanyogita Piya, Allison Sullivan

分类: cs.SE, cs.LG

发布日期: 2023-12-07

💡 一句话要点

LLM4TDD：探索利用大型语言模型进行测试驱动开发的最佳实践

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

关键词: 大型语言模型 测试驱动开发 程序合成 代码生成 软件工程

📋 核心要点

  1. 软件缺陷日益突出，程序合成旨在自动生成正确程序，但传统方法存在局限。
  2. 论文提出LLM4TDD，即利用大型语言模型，通过测试驱动开发迭代生成代码。
  3. 通过ChatGPT和LeetCode问题进行实验，评估不同因素对LLM4TDD效果的影响。

📝 摘要（中文）

当今社会，我们对软件系统的依赖日益增加。然而，我们也经常目睹存在缺陷的软件所带来的负面影响。程序合成旨在通过自动生成符合预期行为轮廓的程序来提高软件的正确性。几十年来，程序合成一直是一个活跃的研究领域，最近的方法倾向于结合大型语言模型来帮助生成代码。本文探讨了LLM4TDD的概念，即指导大型语言模型使用测试驱动开发方法迭代地生成代码。我们使用ChatGPT和来自LeetCode的编码问题进行了一项实证评估，以研究不同的测试、提示和问题属性对LLM4TDD有效性的影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用大型语言模型（LLM）进行程序合成，特别是如何通过测试驱动开发（TDD）方法来提高LLM生成代码的质量和正确性。现有方法在利用LLM进行代码生成时，往往缺乏有效的反馈机制，导致生成的代码容易出现错误，难以满足实际需求。

核心思路：论文的核心思路是结合TDD的迭代式开发流程与LLM的代码生成能力。通过编写测试用例来驱动LLM生成代码，并根据测试结果不断改进代码，从而提高代码的正确性和可靠性。这种方法借鉴了软件工程中TDD的优势，将其应用于LLM驱动的代码生成过程中。

技术框架：LLM4TDD的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 问题定义：明确需要解决的编程问题；2) 测试用例编写：根据问题定义编写测试用例，用于验证LLM生成的代码；3) 代码生成：利用LLM根据问题描述和测试用例生成代码；4) 测试与调试：运行测试用例，检查生成的代码是否通过测试；5) 迭代优化：根据测试结果，修改提示或调整LLM的参数，重复代码生成和测试过程，直到代码通过所有测试用例。

关键创新：论文的关键创新在于将TDD方法引入到LLM驱动的代码生成过程中。传统方法通常直接让LLM生成完整的代码，而LLM4TDD通过测试用例提供反馈，引导LLM逐步改进代码，从而提高了代码的质量。此外，论文还研究了不同测试、提示和问题属性对LLM4TDD效果的影响，为实际应用提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 测试用例的设计：测试用例需要覆盖各种边界条件和异常情况，以确保代码的健壮性；2) 提示的设计：提示需要清晰明确地描述问题，并提供足够的上下文信息，以便LLM能够生成正确的代码；3) 迭代策略的设计：需要确定每次迭代中修改提示或调整LLM参数的策略，以便尽快找到最优解。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了LLM4TDD的有效性。实验结果表明，与直接使用LLM生成代码相比，LLM4TDD能够显著提高代码的正确性和可靠性。此外，实验还发现，测试用例的质量、提示的设计以及问题的难度都会影响LLM4TDD的效果。具体性能数据未知，但整体趋势表明LLM4TDD优于传统方法。

🎯 应用场景

LLM4TDD具有广泛的应用前景，可用于自动化软件开发、代码生成、教育培训等领域。它可以帮助开发者快速生成高质量的代码，提高开发效率，降低开发成本。此外，LLM4TDD还可以用于辅助编程教学，帮助学生更好地理解和掌握编程技能。未来，LLM4TDD有望成为软件开发的重要工具。

📄 摘要（原文）

In today's society, we are becoming increasingly dependent on software systems. However, we also constantly witness the negative impacts of buggy software. Program synthesis aims to improve software correctness by automatically generating the program given an outline of the expected behavior. For decades, program synthesis has been an active research field, with recent approaches looking to incorporate Large Language Models to help generate code. This paper explores the concept of LLM4TDD, where we guide Large Language Models to generate code iteratively using a test-driven development methodology. We conduct an empirical evaluation using ChatGPT and coding problems from LeetCode to investigate the impact of different test, prompt and problem attributes on the efficacy of LLM4TDD.