文章 2023-11-14 来自:开发者社区

【网安AIGC专题11.7】17ASAP如何更好地改进少样本提示:在LLMs的prompt中添加语义信息,来提高代码摘要生成+代码补全任务的性能。CodeSearchNet数据集(下)

用例和补全流水线ASAP有3个组成部分:一个LLM,一个可用示例池(标记的输入-输出对,例如,带注释的代码),以及一个用于从代码中获取事实的静态分析工具。一个配置文件会指定这些组件。一旦配置完成后,开发人员对函数体Cin(如左图所示)调用ASAP ,并需要一个输出(例如,代码摘要)。 ...

【网安AIGC专题11.7】17ASAP如何更好地改进少样本提示:在LLMs的prompt中添加语义信息,来提高代码摘要生成+代码补全任务的性能。CodeSearchNet数据集(下)
文章 2023-11-14 来自:开发者社区

【网安AIGC专题11.7】17ASAP如何更好地改进少样本提示:在LLMs的prompt中添加语义信息,来提高代码摘要生成+代码补全任务的性能。CodeSearchNet数据集(上)

写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。范晓萱同学分享了Improving Few-shot Prompts with Relevant Static Analysis Products《用相关静态分析产品改进少样本提示》论文:https://arxiv.org/pdf/2304.06815.pdf论文12页信息量比较大&...

【网安AIGC专题11.7】17ASAP如何更好地改进少样本提示:在LLMs的prompt中添加语义信息,来提高代码摘要生成+代码补全任务的性能。CodeSearchNet数据集(上)
文章 2023-11-14 来自:开发者社区

【网安AIGC专题10.25】论文7:Chatgpt/CodeX引入会话式 APR 范例+利用验证反馈+LLM 长期上下文窗口:更智能的反馈机制、更有效的信息合并策略、更复杂的模型结构、鼓励生成多样性

写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。饶鸿洲同学: @weixin_42161680 分享了Conversational Automated Program Repair《对话式自动程序修复》.CoRR abs/2301.13246(2023)分享时的PPT简洁大方,重点突出对流程图介绍清晰,没看论...

【网安AIGC专题10.25】论文7:Chatgpt/CodeX引入会话式 APR 范例+利用验证反馈+LLM 长期上下文窗口:更智能的反馈机制、更有效的信息合并策略、更复杂的模型结构、鼓励生成多样性

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