【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（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10.19】论文4：大模型（CODEX 、CodeGen 、INCODER ）+自动生成代码评估：改进自动化测试方法、创建测试输入生成器、探索新的评估数据集扩充方法
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。李宾逊同学分享 Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct? Rigorous Evaluation of Large Language Models for Code Generation《你由 ChatGPT 生成的代码真的正确吗ÿ...
【网安AIGC专题10.19】论文3代码生成：ChatGPT+自协作代码生成+角色扮演（分析员、程序员、测试员）+消融实验、用于MBPP+HumanEval数据集
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【网安AIGC专题10.19】论文6（顶会ISSTA 2023）：提出新Java漏洞自动修复数据集：数据集 VJBench+大语言模型、APR技术+代码转换方法+LLM和DL-APR模型的挑战与机会
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。ISSTA 2023How Effective Are Neural Networks for Fixing Security Vulnerabilities评测现有的大模型和基于深度学习的自动补丁修复模型对Java漏洞修复能力的工作论文很长很系统，学姐读的很细节很深入摘要安全漏洞修...
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