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本論文を要約してください

この技術報告は、Anton Cheshkov、Pavel Zadorozhny、Rodion Levichevによって書かれたもので、ChatGPTとGPT-3モデルの性能を、コードの脆弱性検出のタスクにおいて評価しました。CWE脆弱性に対するバイナリおよびマルチラベル分類タスクを使用して、実世界のデータセットで評価を行いました。このモデルは、プログラミングの課題を解決したり、高いレベルでコードを理解するなど、他のコードベースのタスクで良好なパフォーマンスを示しているため、評価を行うことにしました。しかし、ChatGPTモデルは、コードの脆弱性検出においてバイナリおよびマルチラベル分類タスクの両方においてダミー分類器と同等以上のパフォーマンスを発揮しませんでした。

本文の第７章の「EVALUATING METHODOLOGY 」について要約してください

第７章の「EVALUATING METHODOLOGY」は、ChatGPTとGPT-3モデルの性能をJavaコードの脆弱性検出タスクで評価するために、
GitHubから収集されたパッチレベルのJavaコードを含むデータセットを使用して行われた実験について述べています。
この章では、バイナリ分類とマルチラベル分類タスクを使用して、
ChatGPTモデルがダミー分類器よりも優れた性能を発揮しなかったことが示されています。また、この章では、
データセットの収集、前処理、評価方法についても詳しく説明されています。

本論文における、特筆すべき実験結果について教えてください。

本論文における、ChatGPTモデルの特筆すべき実験結果は、Javaコードの脆弱性検出タスクにおいて、
ChatGPTモデルがダミー分類器と同等の性能しか発揮できなかったことです¹。この評価は、
実世界のデータセットを使用して行われ、CWE脆弱性に対するバイナリおよびマルチラベル分類タスクで行われました。
ChatGPTモデルは、プログラミングの課題を解決したり、高レベルでコードを理解するなど、
他のコードベースのタスクで良好なパフォーマンスを発揮しているため、この評価が行われました¹。

本論文の「B. Construct validity」について詳しく説明してください

本論文の「B. Construct validity」には、ChatGPTモデルの構成妥当性について述べられています。構成妥当性は、
測定された変数が理論的に予想される概念と一致するかどうかを評価するために使用されます。ChatGPTモデルの構成妥当性は、
CWE脆弱性のバイナリおよびマルチラベル分類タスクで評価されました。この評価では、ChatGPTモデルは、
コード脆弱性検出のためのダミー分類器よりも優れたパフォーマンスを示さなかったことがわかりました¹。

本論文の結論と今後の研究について説明してください

この技術レポートでは、Javaコードの脆弱性検出のタスクにおけるChatGPTとGPT-3モデルのパフォーマンスを評価しました。
当社の実世界データセットを使用して、CWE脆弱性に対するバイナリおよびマルチラベル分類タスクで評価を行いました。
ChatGPTモデルは、プログラミングの課題の解決や高レベルでのコード理解など、
他のコードベースのタスクで良好なパフォーマンスを示しているため、このモデルを評価することにしました。しかし、
ChatGPTモデルは、コード脆弱性検出のためのバイナリおよびマルチラベル分類タスクにおいて、
ダミー分類器と同等以上のパフォーマンスを発揮しませんでした¹。

今後の研究については、大規模言語モデルが高次元脆弱性（「ビジネスロジック」脆弱性など）
を発見することで優れたパフォーマンスを発揮する可能性があるかどうかを理解するために、さらなる研究が必要です¹。