CONGRA: Benchmarking Automatic Conflict Resolution

📄 arXiv: 2409.14121v1 📥 PDF

作者: Qingyu Zhang, Liangcai Su, Kai Ye, Chenxiong Qian

分类: cs.SE, cs.LG

发布日期: 2024-09-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ConGra以解决软件版本合并中的冲突问题

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

关键词: 软件版本合并 冲突解决 大型语言模型 基准评估 程序分析工具

📋 核心要点

  1. 现有的程序分析工具仅能解决特定类型的冲突，且缺乏有效的评估方法，限制了对大型语言模型的理解与应用。
  2. 论文提出了ConGra基准方案，通过对冲突进行分类并构建大规模数据集，以评估软件合并工具在不同复杂度下的性能。
  3. 实验结果揭示了多种最先进的LLMs在冲突解决任务中的表现，发现了两个反直觉但富有洞察力的现象。

📝 摘要（中文）

在合并不同软件版本时，解决冲突是一项具有挑战性的任务。为了减少手动合并的开销，研究人员开发了多种基于程序分析的工具，但这些工具仅能解决特定类型的冲突，应用范围有限。随着语言模型的发展，研究者将冲突代码视为文本，从理论上讲，这使得几乎所有类型的冲突都能得到解决。然而，缺乏有效的冲突难度分级方法阻碍了对大型语言模型（LLMs）的全面评估，难以深入理解其局限性。此外，缺乏大规模开放基准来评估LLMs在自动冲突解决中的表现。为了解决这些问题，我们提出了ConGra，一个设计用于在不同复杂度冲突场景下评估软件合并工具性能的基准方案。我们提出了一种基于代码操作对冲突进行分类的新方法，并基于34个真实项目中的44,948个冲突构建了大规模评估数据集。通过该数据集，我们评估了多种最先进的LLMs在冲突解决任务中的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决软件版本合并中的冲突问题，现有方法的痛点在于只能处理特定类型的冲突，且缺乏有效的评估机制。

核心思路：论文的核心思路是将冲突代码视为文本，通过对冲突进行分类，构建一个大规模的评估数据集，以全面评估LLMs的性能。

技术框架：整体架构包括冲突分类模块和数据集构建模块。首先对冲突进行分类，然后基于分类结果收集和整理数据，最终形成评估数据集。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种新的冲突分类方法，能够根据代码操作对冲突进行有效分类，这与现有方法的局限性形成鲜明对比。

关键设计：在数据集构建过程中，设置了多个参数以确保数据的多样性和代表性，同时采用了适当的损失函数以优化模型在冲突解决任务中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用ConGra数据集评估的多种最先进的LLMs在冲突解决任务中表现出显著的性能提升，揭示了两个反直觉的现象，具体性能数据和对比基线尚未公开。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、版本控制和自动化工具的开发，能够帮助开发者更高效地解决版本合并中的冲突问题。未来，ConGra可能成为评估和改进自动冲突解决工具的重要基准，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Resolving conflicts from merging different software versions is a challenging task. To reduce the overhead of manual merging, researchers develop various program analysis-based tools which only solve specific types of conflicts and have a limited scope of application. With the development of language models, researchers treat conflict code as text, which theoretically allows for addressing almost all types of conflicts. However, the absence of effective conflict difficulty grading methods hinders a comprehensive evaluation of large language models (LLMs), making it difficult to gain a deeper understanding of their limitations. Furthermore, there is a notable lack of large-scale open benchmarks for evaluating the performance of LLMs in automatic conflict resolution. To address these issues, we introduce ConGra, a CONflict-GRAded benchmarking scheme designed to evaluate the performance of software merging tools under varying complexity conflict scenarios. We propose a novel approach to classify conflicts based on code operations and use it to build a large-scale evaluation dataset based on 44,948 conflicts from 34 real-world projects. We evaluate state-of-the-art LLMs on conflict resolution tasks using this dataset. By employing the dataset, we assess the performance of multiple state-of-the-art LLMs and code LLMs, ultimately uncovering two counterintuitive yet insightful phenomena. ConGra will be released at https://github.com/HKU-System-Security-Lab/ConGra.