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MigGPT: Harnessing Large Language Models for Automated Migration of Out-of-Tree Linux Kernel Patches Across Versions

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저자

Pucheng Dang, Di Huang, Dong Li, Kang Chen, Yuanbo Wen, Qi Guo, Xing Hu

MigGPT: Out-of-Tree Kernel Patch Migration with LLMs

개요

본 논문은 리눅스 커널 패치를 새로운 하드웨어에 적응시키거나 특정 기능을 활성화하기 위한 out-of-tree 커널 패치 마이그레이션 자동화를 목표로 한다. 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 활용하지만, LLM이 불완전한 코드 컨텍스트 이해와 부정확한 마이그레이션 지점 식별에 어려움을 겪는다는 것을 발견했다. 이에 따라, 코드 스니펫 정보를 유지하는 새로운 코드 지문 구조와 마이그레이션 정확도 및 효율성을 향상시키는 3가지 모듈을 통합한 MigGPT 프레임워크를 제안한다. 또한, 실제 out-of-tree 커널 패치 프로젝트를 사용하여 LLM의 능력을 평가하는 강력한 벤치마크를 구축했다.

시사점, 한계점

시사점:
MigGPT는 LLM을 활용하여 out-of-tree 커널 패치 마이그레이션 작업을 자동화하는 새로운 프레임워크를 제시한다.
코드 지문 구조를 사용하여 코드 컨텍스트 이해를 향상시켰다.
3가지 설계된 모듈을 통해 마이그레이션 정확도와 효율성을 높였다.
실제 out-of-tree 커널 패치 프로젝트를 활용한 벤치마크를 구축하여 평가의 신뢰성을 확보했다.
MigGPT는 기존 LLM보다 평균 74.07%의 높은 완료율을 달성했다.
한계점:
vanilla LLM의 성능 한계를 완전히 극복하지 못했다. (74.07% 완료율)
구체적인 MigGPT 프레임워크의 세부적인 내용은 논문에 명시되지 않음.
커널 패치 마이그레이션의 모든 복잡한 문제를 해결하지 못했을 가능성.
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