Neuer Benchmark für die Code-Migration mit MIGRATION-BENCH

Ein neuer Benchmark für Code-Migration: MIGRATION-BENCH

Die rasante Entwicklung leistungsstarker Large Language Models (LLMs) hat die Softwareentwicklung revolutioniert und ermöglicht die Automatisierung einer Vielzahl von Aufgaben. Während bestehende Benchmarks die Fähigkeiten von LLMs im Bereich Problemlösung und Fehlerbehebung evaluieren, konzentriert sich ein neuer Benchmark namens MIGRATION-BENCH auf einen anderen Aspekt: die Code-Migration. Speziell entwickelt für die Migration von Java 8 zu den neuesten Long-Term Support (LTS) Versionen (Java 17, 21), bietet MIGRATION-BENCH einen umfassenden Datensatz und ein darauf basierendes Framework zur Evaluierung von LLMs in diesem komplexen Bereich.

Der MIGRATION-BENCH Datensatz

MIGRATION-BENCH besteht aus einer umfangreichen Sammlung von GitHub-Repositorys, unterteilt in drei Teilmengen. Der vollständige Datensatz "migration-bench-java-full" umfasst 5.102 Repositorys, die jeweils über ein Testverzeichnis oder mindestens einen Testfall verfügen. Um die Forschung zu erleichtern, wurde eine repräsentative Teilmenge namens "migration-bench-java-selected" mit 300 Repositorys zusammengestellt. Diese Auswahl konzentriert sich auf Repositorys mit unterschiedlicher Komplexität und Schwierigkeitsgrad und dient als vielseitige Ressource für die Evaluierung von Code-Migrations-Tools. Ergänzend dazu existiert "migration-bench-java-utg" mit 4.814 Repositorys, die speziell für die Generierung von Unit-Tests (UTG) vorgesehen sind und keine Überschneidungen mit dem vollständigen Datensatz aufweisen.

Evaluierungsframework und Baseline

MIGRATION-BENCH stellt nicht nur den Datensatz zur Verfügung, sondern auch ein Open-Source-Evaluierungsframework. Dieses Framework ermöglicht eine standardisierte und rigorose Bewertung der LLM-Performance bei der Code-Migration. Inspiriert von dem Konzept des "Self-Debugging" bei LLMs, wurde die Methode "SD-Feedback" entwickelt und im Rahmen des Benchmarks getestet. Erste Ergebnisse mit Claude-3.5-Sonnet-v2 auf der ausgewählten Teilmenge zeigen vielversprechende Erfolgsquoten (pass@1) von 62,33% für minimale und 27,00% für maximale Migrationen nach Java 17.

Bedeutung für die Code-Migration

MIGRATION-BENCH adressiert die wachsende Notwendigkeit, ältere Java-Codebasen auf aktuelle LTS-Versionen zu migrieren. Die Aktualisierung auf neuere Java-Versionen bringt zahlreiche Vorteile, darunter Performance-Verbesserungen, neue Sprachfeatures und verbesserte Sicherheitsstandards. Der Benchmark bietet Forschern und Entwicklern ein wertvolles Werkzeug, um die Effektivität von LLMs bei dieser Aufgabe zu bewerten und neue, innovative Migrationsstrategien zu entwickeln. Die Kombination aus einem umfangreichen Datensatz, einem standardisierten Evaluierungsframework und einer vielversprechenden Baseline wie SD-Feedback legt den Grundstein für zukünftige Fortschritte im Bereich der automatisierten Code-Migration.

Zukünftige Forschung

Die Forschung im Bereich der Code-Migration mit LLMs ist dynamisch und vielversprechend. MIGRATION-BENCH soll als Katalysator für weitere Untersuchungen dienen und die Entwicklung robusterer und effizienterer Migrationswerkzeuge vorantreiben. Die Erweiterung des Benchmarks auf andere Programmiersprachen und Migrationsszenarien ist ein wichtiger Schritt, um die Anwendbarkeit der Ergebnisse auf breiterer Basis zu gewährleisten. Darüber hinaus bietet die Untersuchung von hybriden Ansätzen, die LLMs mit traditionellen Migrationstechniken kombinieren, großes Potenzial für die Optimierung des Migrationsprozesses.

Bibliographie:

1. https://arxiv.org/abs/2505.09569
2. https://huggingface.co/papers/2505.09569
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4. https://www.themoonlight.io/en/review/migration-bench-repository-level-code-migration-benchmark-from-java-8
5. https://huggingface.co/papers
6. https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Linbo-Liu-2290627027
7. https://www.themoonlight.io/fr/review/deep-bench-deep-learning-benchmark-dataset-for-code-generation
8. https://assets.amazon.science/bc/ec/8213526e4857b6fa09af53b10c66/evaluating-human-ai-partnership-for-llm-based-code-migration.pdf
9. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3613905.3650896