19ContraBERT：顶会ICSE23 数据增强+对比学习+代码预训练模型，提升NLP模型性能与鲁棒性：处理程序变异（变量重命名）【网安AIGC专题11.15】
写在最前面随着大规模代码的崛起，无监督学习成为了提高代码预训练模型性能的有效手段。这些预训练模型在广泛的下游任务中表现出色，如自然语言处理和程序语言处理。例如，像CodeBERT和GraphCodeBERT这样的模型在预训练阶段通过大规模代码数据学到通用的表示，并在下游任务上进行微调，取得了优于传统监督学习方法的成绩。然而，这些模型在面对代码变异等挑战时，鲁棒性仍然有待提高。该论文关注的问题是：....
16CODEIPPROMPT：顶会ICML’23 从GitHub到AI，探索代码生成的侵权风险与缓解策略的最新进展：训练数据`有限制性许可；模型微调+动态Token过滤【网安AIGC专题11.8】
写在最前面在人工智能和自然语言处理迅速发展的领域中，代码语言模型已成为技术互动的基石。它们能够基于提示生成代码，从而彻底改变了我们与技术的互动方式。然而，这一进步带来了一个关键问题：知识产权侵犯。在本篇博客中，我们将深入探讨在ICML '23上展示的一项开创性研究，探索大型语言模型在代码生成中侵犯知识产权的程度。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。姬煜同学....
在阿里云DSW中微调Lora模型实现虚拟上装
AIGC是指通过人工智能技术自动生成内容的生产方式，其中，文生图（Text-to-image Generation）任务是流行的跨模态生成任务，旨在生成与给定文本对应的图像。本文实现的主要功能是在阿里云DSW中，通过对AIGC Stable Diffusion文生图Lora模型进行模型微调，并启动WebUI进行模型推理实现虚拟上装。
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