Can Large Language Models Understand Intermediate Representations in Compilers?

📄 arXiv: 2502.06854v2 📥 PDF

作者: Hailong Jiang, Jianfeng Zhu, Yao Wan, Bo Fang, Hongyu Zhang, Ruoming Jin, Qiang Guan

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-07 (更新: 2025-06-05)

💡 一句话要点

评估大语言模型对编译器中间表示的理解能力，揭示其在指令级推理上的局限性

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

关键词: 大语言模型 中间表示 编译器 程序分析 代码理解

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对LLM理解编译器中间表示（IR）能力的深入评估，阻碍了LLM在程序分析和优化中的应用。
  2. 该研究通过设计四个核心任务（控制流图重建、反编译、代码摘要和执行推理）来评估LLM对IR的理解能力。
  3. 实验结果表明，LLM在IR语法解析和高级结构识别方面表现良好，但在指令级推理，特别是控制流推理方面存在显著不足。

📝 摘要（中文）

中间表示（IRs）在编译器设计和程序分析中起着至关重要的作用，然而，大型语言模型（LLMs）对它们的理解能力仍未被充分探索。本文提出了一项探索性的实证研究，评估了六个最先进的LLMs（GPT-4、GPT-3、DeepSeek、Gemma 2、Llama 3和Code Llama）在理解IRs方面的能力。具体来说，我们评估了模型在四个核心任务中的性能：控制流图重建、反编译、代码摘要和执行推理。虽然LLMs在解析IR语法和识别高级结构方面表现出能力，但它们在指令级推理方面始终存在困难，尤其是在控制流推理、循环处理和动态执行方面。常见的失败模式包括误解分支指令、遗漏关键操作以及依赖启发式推理而非精确的指令级逻辑。我们的研究结果强调了在LLM设计中进行IR特定增强的必要性。我们建议在结构化的IR数据集上进行微调，并集成控制流敏感的架构，以提高模型的有效性。所有实验数据和源代码均已公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLMs）理解编译器中间表示（IR）的能力。现有方法缺乏对LLM在IR理解方面的系统性评估，使得LLM难以应用于程序分析、代码优化等编译相关任务。现有的LLM在处理IR时，面临着指令级推理能力不足，难以准确理解控制流、循环等复杂结构的问题。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一系列任务，系统性地评估LLM对IR的理解能力，并分析其在不同任务上的表现。通过对LLM在IR理解方面的优势和不足进行分析，为后续LLM在编译领域的应用提供指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1) 选择六个具有代表性的LLM（GPT-4、GPT-3、DeepSeek、Gemma 2、Llama 3和Code Llama）；2) 设计四个核心任务（控制流图重建、反编译、代码摘要和执行推理）来评估LLM对IR的理解能力；3) 构建包含不同IR代码片段的数据集，用于评估LLM在不同任务上的性能；4) 分析LLM在不同任务上的表现，并总结其在IR理解方面的优势和不足。

关键创新：该研究的关键创新在于首次系统性地评估了LLM对编译器中间表示的理解能力，并揭示了LLM在指令级推理方面的局限性。通过对LLM在不同任务上的表现进行分析，为后续LLM在编译领域的应用提供了重要的参考。

关键设计：在任务设计方面，论文选择了四个具有代表性的编译相关任务，包括控制流图重建、反编译、代码摘要和执行推理。这些任务涵盖了IR理解的不同方面，可以全面评估LLM的IR理解能力。在数据集构建方面，论文构建了包含不同IR代码片段的数据集，用于评估LLM在不同任务上的性能。在模型评估方面，论文采用了多种指标来评估LLM在不同任务上的性能，包括准确率、召回率和F1值等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在解析IR语法和识别高级结构方面表现出一定的能力，但在指令级推理方面存在显著不足，尤其是在控制流推理、循环处理和动态执行方面。例如，LLM在控制流图重建任务上的准确率明显低于其他任务，表明其难以准确理解分支指令和循环结构。该研究还发现，LLM容易依赖启发式推理而非精确的指令级逻辑，导致在执行推理任务中出现错误。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在程序分析、代码优化、漏洞检测等编译相关领域的应用能力。通过对LLM进行IR特定增强，例如在结构化的IR数据集上进行微调，并集成控制流敏感的架构，可以显著提高LLM在编译领域的性能，从而实现更智能化的软件开发工具。

📄 摘要（原文）

Intermediate Representations (IRs) play a critical role in compiler design and program analysis, yet their comprehension by Large Language Models (LLMs) remains underexplored. In this paper, we present an explorative empirical study evaluating the capabilities of six state-of-the-art LLMs: GPT-4, GPT-3, DeepSeek, Gemma 2, Llama 3, and Code Llama, in understanding IRs. Specifically, we assess model performance across four core tasks: control flow graph reconstruction, decompilation, code summarization, and execution reasoning. While LLMs exhibit competence in parsing IR syntax and identifying high-level structures, they consistently struggle with instruction-level reasoning, especially in control flow reasoning, loop handling, and dynamic execution. Common failure modes include misinterpreting branching instructions, omitting critical operations, and relying on heuristic reasoning rather than precise instruction-level logic. Our findings highlight the need for IR-specific enhancements in LLM design. We recommend fine-tuning on structured IR datasets and integrating control-flow-sensitive architectures to improve model effectiveness. All experimental data and source code are publicly available at