Refactoring Programs Using Large Language_refactoring programs using large language models w-优快云博客

全文摘要

本篇论文探讨了使用大型语言模型（LLM）进行代码重构的方法，并通过实验证明了其有效性。该方法旨在鼓励用户学习如何编写更简单的程序，以提高可维护性和安全性。研究人员采用了GPT-3.5 LLM，并提出了基于少数示例提示的代码重构方法。实验结果表明，该方法可以将平均复杂度降低17.35%，平均行数减少25.84%。此外，该方法在格式化代码方面表现出色，但也会出现删除或翻译注释等不必要的行为。这项研究成果为软件开发人员提供了一种新的工具和思路，可以帮助他们更好地管理和优化自己的代码库。

论文速读

论文方法

方法描述

本文提出的代码重构方法基于人工智能技术，利用预先定义好的代码示例来帮助用户完成代码重构任务。具体来说，该方法包括以下步骤：

定义代码重构示例：手动定义了10个针对Python编程语言的代码重构示例，以减少软件复杂度并提高可读性。
评估每个示例在不同编程问题中的性能，并选择最适合每个编程问题的示例。
将用户编写的程序与选定的少数示例一起传递给语言模型（LLM），生成多个代码重构候选方案。
使用自动评判系统验证生成的程序是否功能正确，并将建议的结果呈现给用户。

方法改进

相较于传统的代码重构方法，本文所提的方法通过引入人工智能技术，能够更加准确地识别出适合当前编程问题的代码重构示例，并自动生成可能的代码重构方案。这种方法可以大大提高代码重构的效率和准确性。

解决的问题

本文提出的方法主要解决了代码重构过程中存在的两个问题：

如何确定适合当前编程问题的代码重构示例？传统的方法往往需要人工挑选合适的示例，而本文的方法通过使用预定义的代码示例库和人工智能技术，能够更快速、准确地找到适合当前编程问题的示例。
如何生成有效的代码重构方案？传统的方法往往需要程序员自己设计代码重构方案，而本文的方法可以通过语言模型自动生成可能的代码重构方案，从而减轻程序员的工作负担。

论文实验

本文主要介绍了如何使用预训练的大型语言模型（LLM）来进行代码重构，并通过一系列对比实验来验证其效果。具体来说，作者首先收集了来自AOJ网站上的Python程序作为原始数据集，并对其进行去重和过滤操作，最终得到了一个包含880个程序的数据集。然后，作者采用了代表性的LLM——gpt-3.5-turbo引擎来进行代码重构，并设置了一些参数以控制生成结果的质量。接下来，作者设计了一系列的评估指标来衡量生成结果的质量，包括编译正确率、语义正确率、复杂度等。最后，作者进行了详细的实验分析，并得出了以下结论：

给出更多的样例可以提高生成结果的质量，而三-shot提示是最优的选择；
与输入程序相比，生成程序的复杂度有所降低，但有时会牺牲语义正确率；
生成程序的长度通常比输入程序更短，而且格式也更加规范；
生成程序中可能会存在一些不必要的注释被删除或者非英语注释被翻译成英语的情况。

总之，本文展示了如何利用预训练的大型语言模型来进行代码重构，并对其效果进行了详细的评估和分析。这对于提高软件开发效率和质量具有重要的意义。

论文总结

文章优点

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的方法来改进用户编写的Python程序，并使用GPT-3.5作为代表性的LLM进行了实验验证。该方法利用了少样本提示技术，通过对输入程序进行少量修改来实现代码重构的目的。通过定量和定性评估，作者证明了该方法的有效性和可行性。

具体来说，该方法的优点包括：

基于LLM的自然语言处理能力，能够理解并修改复杂的编程逻辑；
少样本提示技术的应用，使得模型能够在少量示例的情况下快速学习并产生高质量的代码重构结果；
对程序复杂度和可读性的有效降低，提高了代码的质量和可维护性；
对已有程序的修改不会影响其原有功能，避免了不必要的风险。

方法创新点

本文的主要创新点在于将少样本提示技术和LLM应用于代码重构领域，实现了对现有程序的优化和改进。同时，作者还针对代码质量和可读性等指标进行了详细的定量和定性评估，为后续研究提供了参考依据。

此外，本文还介绍了一些与代码重构相关的背景知识和技术手段，如代码复制粘贴检测、语义相似度计算等，有助于进一步深入研究代码重构领域的相关问题。

未来展望

虽然本文提出的基于LLM的代码重构方法已经取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和限制，例如对于特定领域的代码重构效果可能不佳，需要更多的数据和样本来训练模型；另外，该方法仅适用于Python语言，其他编程语言的适用性还需要进一步探索。

因此，在未来的研究中，可以考虑以下方向：

探索如何在不同领域和编程语言上应用该方法，以提高其实用性和普适性；
研究如何结合其他技术手段，如静态分析、动态调试等，进一步提升代码重构的效果和质量；
深入探究代码重构背后的原因和机制，以便更好地理解和解释模型的行为和结果。总之，本文提出的基于LLM的代码重构方法具有一定的实用价值和研究意义，值得进一步关注和深入探讨。