【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11.1】12 CODEIE用于NER和RE：顶刊OpenAI API调用、CodeX比chatgpt更好：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）（下）
structure_converter.py：抽象基类用于定义结构转换器的接口class StructureConverter(object): def structure_to_input(self, input_dict: dict, prompt_part_only: bool = False) -> str: raise NotImpl...
【网安AIGC专题11.1】12 CODEIE用于NER和RE：顶刊OpenAI API调用、CodeX比chatgpt更好：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）（中）
def query_codex:向Codex（AI引擎）发出查询，以获取生成的代码def query_codex(task: dict, prompt_text: str, engine: str, max_tokens: int): prompt = f"{prompt_text} {task['input_prompt...
【网安AIGC专题11.1】12 CODEIE用于NER和RE：顶刊OpenAI API调用、CodeX比chatgpt更好：提示工程设计+控制变量对比实验（格式一致性、模型忠实度、细粒度性能）（上）
写在最前面这次该我汇报啦许愿明天讲的顺利，问的都会课堂讨论讲+提问1个小时但是在讨论的过程中，感觉逐步抽丝挖掘到了核心原理：之前的理解：借助代码-LLM中的编码丰富结构化代码信息最后的理解：如果能设置一个方法，让大模型能对自己输出的有所理解，那么效果会更好。这篇论文是通过代码结构和提示来实现...
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