Unveiling Code Pre-Trained Models: Investigating Syntax and Semantics Capacities
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Code models have made significant advancements in code intelligence by encoding knowledge about programming languages. While previous studies have explored the capabilities of these models in learning code syntax, there has been limited investigation on their ability to understand code semantics. Additionally, existing analyses assume that the number of edges between nodes at the abstract syntax tree (AST) is related to syntax distance, and also often require transforming the high-dimensional space of deep learning models to a low-dimensional one, which may introduce inaccuracies. To study how code models represent code syntax and semantics, we conduct a comprehensive analysis of seven code models, including four representative code pre-trained models (CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5, and UnixCoder) and three large language models (LLMs) (StarCoder, CodeLlama and CodeT5+). We design four probing tasks to assess the models’ capacities in learning both code syntax and semantics. These probing tasks reconstruct code syntax and semantics structures (AST, control dependence graph (CDG), data dependence graph (DDG), and control flow graph (CFG)) in the representation space. These structures are core concepts for code understanding. We also investigate the syntax token role in each token representation and the long dependency between the code tokens. Additionally, we analyze the distribution of attention weights related to code semantic structures. Through extensive analysis, our findings highlight the strengths and limitations of different code models in learning code syntax and semantics. The results demonstrate that these models excel in learning code syntax, successfully capturing the syntax relationships between tokens and the syntax roles of individual tokens. However, their performance in encoding code semantics varies. CodeT5 and CodeBERT demonstrate proficiency in capturing control and data dependencies, whereas UnixCoder shows weaker performance in this aspect. We do not observe LLMs generally performing much better than pre-trained models. The shallow layers of LLMs perform better than their deep layers. The investigation of attention weights reveals that different attention heads play distinct roles in encoding code semantics. Our research findings emphasize the need for further enhancements in code models to better learn code semantics. This study contributes to the understanding of code models’ abilities in syntax and semantics analysis. Our findings provide guidance for future improvements in code models, facilitating their effective application in various code-related tasks.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle