大規模プログラムのLLMを用いた自動検証

本論文は、静的解析、演繹的検証、およびLLMを組み合わせることにより、大規模ソフトウェアの検証という課題に取り組んでいます。潜在的なランタイムエラーに基づいて、LLMを使用して形式仕様を生成および洗練するフレームワークであるPregussを紹介します。主な貢献は、1000行以上のコードを持つプログラムの検証を可能にし、既存のLLMベースの方法と比較して人間の労力を大幅に削減する、モジュール化されたきめ細かいアプローチです。

• •Pregussは、自動化された形式仕様の生成と洗練のためのフレームワークです。
• •静的解析、演繹的検証、およびLLMを組み合わせます。
• •潜在的なランタイムエラーを使用してプロセスをガイドします。
• •大規模プログラム（1000 LoC以上）の検証を可能にします。
• •他のLLMベースのアプローチと比較して、人間の検証作業を大幅に削減します。