Detecção de conflitos semânticos com testes gerados por LLM

Conflitos semânticos ocorrem quando um desenvolvedor introduz mudanças em uma base de código que afetam, de maneira não intencional, o comportamento de mudanças integradas em paralelo por outros desenvolvedores. Como as ferramentas de merge usadas na prática não conseguem detectar esse tipo de conflito, foram propostas ferramentas complementares, como SMAT, que é baseada na geração e execução de testes de unidade na linguagem Java. Apesar de apresentar boa capacidade de detecção de conflitos, SMAT apresenta alta taxa de falsos negativos (conflitos existentes mas não sinalizados pela mesma). Parte desse problema, deve-se às limitações naturais de ferramentas de geração de testes de unidade, no caso, Randoop e EvoSuite. Para entender se essas limitações podem ser superadas por modelos de linguagem de grande porte (LLMs), este trabalho propõe, e integra ao SMAT, uma nova ferramenta de geração de testes baseada no Code Llama 70B. Exploramos então a capacidade desse modelo de gerar testes, com diferentes estratégias de interação, prompts com diferentes conteúdos, e diferentes configurações de parâmetros do modelo. Avaliamos os resultados com duas amostras distintas, um benchmark com sistemas mais simples, usados em trabalhos relacionados, e uma amostra mais significativa baseada em sistemas complexos e utilizados na prática. Por fim, avaliamos a eficácia da nova extensão do SMAT na detecção de conflitos. Os resultados indicam que, embora a geração de testes por LLM em cenários complexos ainda represente um desafio e seja computacionalmente custosa, há potencial promissor na identificação de conflitos semânticos.