This thesis explores the potential of Codex, a pre-trained Large Language Model (LLM), for Automated Program Repair (APR) by assessing its performance on the Defects4J benchmark that includes real-world Java bugs. The study aims to provide a comprehensive understanding of Codex’s capabilities and limitations in generating syntactically and semantically equivalent patches for defects, as well as evaluating its ability to handle defects with different levels of importance and complexity. Additionally, we aim to compare the performance of Codex with other LLMs in the APR domain. To achieve these objectives, we employ a systematic methodology that includes prompt engineering, Codex parameter adjustment, code extraction, patch verification, and Abstract Syntax Tree (AST) comparison. We successfully verified 528 bugs in Defects4J, which represents the highest number among other studies, and achieved 53.98% of plausible and 26.52% correct patches. Furthermore, we introduce the elle-elle-aime framework, which extends the RepairThemAll for Codex-based APR and is adaptable for evaluating other LLMs, such as ChatGPT and GPT-4. The findings of this empirical study provide valuable insights into the factors that impact Codex’s performance on APR, helping to create new prompt strategies and techniques that improve research productivity. / Denna avhandling utforskar potentialen hos Codex, en förtränad LLM, för APR genom att utvärdera dess prestanda på Defects4J-benchmarket som inkluderar verkliga Java-buggar. Studien syftar till att ge en omfattande förståelse för Codex förmågor och begränsningar när det gäller att generera syntaktiskt och semantiskt ekvivalenta patchar för defekter samt att utvärdera dess förmåga att hantera defekter med olika nivåer av betydelse och komplexitet. Dessutom är vårt mål att jämföra prestanda hos Codex med andra LLM inom APR-området. För att uppnå dessa mål använder vi en systematisk metodik som inkluderar prompt engineering, justering av Codex-parametrar, kodextraktion, patchverifiering och jämförelse av AST. Vi verifierade framgångsrikt 528 buggar i Defects4J, vilket representerar det högsta antalet bland andra studier, och uppnådde 53,98% plausibla och 26,52% korrekta patchar. Vidare introducerar vi elle-elle-aime ramverket, som utvidgar RepairThemAll för Codex-baserad APR och är anpassningsbart för att utvärdera andra LLM, såsom ChatGPT och GPT-4. Resultaten av denna empiriska studie ger värdefulla insikter i de faktorer som påverkar Codex prestanda på APR och hjälper till att skapa nya promptstrategier och tekniker som förbättrar forskningsproduktiviteten.