Jul, 2024
从合成的输入输出对中学习程序行为模型
Learning Program Behavioral Models from Synthesized Input-Output Pairs
TL;DR模型生成器(Modelizer)是一个基于黑盒程序使用神经机器翻译从其输入/输出行为学习模型的新颖框架,所得到的模型可以对给定输入预测程序应该生成的输出,同时还可以预测导致给定输出的输入。模型生成器能够以程序行为的某个特定方面为目标进行预测,并需要执行程序的能力。生成的模型规模小,对于Markdown或HTML等语言而言只需要不到630万个参数,且具有较高准确率和BLEU得分,可以用于嘲笑真实世界应用程序以及预测和合成特定行为。