LLM4Decompile: Decompiling Binary Code with Large Language Models

核心概念

Large language models (LLMs) are utilized for decompilation, introducing the first open-source LLMs dedicated to decompilation and a benchmark emphasizing re-compilability and re-executability.

摘要

デコンパイルは、コンパイルされたコードを人間が読めるソースコードに復元するプロセスであり、大規模言語モデル（LLMs）がプログラミングタスクに活用されている。この研究では、初のオープンソースLLMを導入し、再コンパイル可能性と再実行可能性に焦点を当てたベンチマークを紹介している。LLM4Decompileは87％の再コンパイル可能性と21％の再実行可能性を達成し、大規模なモデルサイズの利点を示している。これらの結果は、データ駆動型デコンパイルへの初期探索であり、将来の取り組みを促すものである。

统计

LLM4Decompileは21％のアセンブリコードを正確にデコンパイルし、GPT-4よりも50％改善されている。
6Bバージョンでは90%以上が再コンパイル可能であり、21%がテストケースを通過している。

引用

"大規模言語モデル（LLMs）はプログラミングタスクに活用されており、初めてオープンソースLLMsがデコンパイルに専念したことが紹介されています。"
"再コンパイル可能性と再実行可能性に焦点を当てた新しいベンチマークが設立されました。"

从中提取的关键见解

LLM4Decompile

by Hanzhuo Tan,... 在 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05286.pdf

更深入的查询

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NTP+S2SアプローチはS2Sよりも効果的だった理由は何ですか

NTP+S2SアプローチはS2Sよりも効果的だった理由はいくつかあります。

入力情報量: NTP+S2Sでは初期段階でアセンブリコードおよびCコード両方を使用してトレーニングし、その後翻訳タスク（NTP）に重点を置いて微調整します。この方法論では多角的な情報源から学習し精度向上させることが可能です。

高次元特徴抽出: アセンブリコードから直接ソースコードへ変換する代わりに、「次トークン予測」（NTP）タスクから始めて最終的に「シーケンス・トゥ・シーケンス」（S2S）タスクへ移行することで高次元特徴抽出能力を向上させました。

モデル学習: NTP+S2Sアプローチでは異種情報源間で学習しなければいけません。これはモデル全体の理解力向上及び柔軟性増大へつながった可能性があります。

以上述べた理由からNTP+S2Sアプローチは効果的だったと考えられます。