On Codex Prompt Engineering for OCL Generation: An Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
The Object Constraint Language (OCL) is a declarative language that adds constraints and object query expressions to Meta-Object Facility (MOF) models. OCL can provide precision and conciseness to UML models. Nevertheless, the unfamiliar syntax of OCL has hindered its adoption by software practitioners. LLMs, such as GPT-3, have made significant progress in many NLP tasks, such as text generation and semantic parsing. Similarly, researchers have improved on the downstream tasks by fine-tuning LLMs for the target task. Codex, a GPT-3 descendant by OpenAI, has been fine-tuned on publicly available code from GitHub and has proven the ability to generate code in many programming languages, powering the AI-pair programmer Copilot. One way to take advantage of Codex is to engineer prompts for the target downstream task. In this paper, we investigate the reliability of the OCL constraints generated by Codex from natural language specifications. To achieve this, we compiled a dataset of 15 UML models and 168 specifications from various educational resources. We manually crafted a prompt template with slots to populate with the UML information and the target task in the prefix format to complete the template with the generated OCL constraint. We used both zero- and few-shot learning methods in the experiments. The evaluation is reported by measuring the syntactic validity and the execution accuracy metrics of the generated OCL constraints. Moreover, to get insight into how close or natural the generated OCL constraints are compared to human-written ones, we measured the cosine similarity between the sentence embedding of the correctly generated and human-written OCL constraints. Our findings suggest that by enriching the prompts with the UML information of the models and enabling few-shot learning, the reliability of the generated OCL constraints increases. Furthermore, the results reveal a close similarity based on sentence embedding between the generated OCL constraints and the human-written ones in the ground truth, implying a level of clarity and understandability in the generated OCL constraints by Codex.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».