20源代码模型的数据增强方法：克隆检测、缺陷检测和修复、代码摘要、代码搜索、代码补全、代码翻译、代码问答、问题分类、方法名称预测和类型预测对论文进行分组【网安AIGC专题11.15】
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。一位同学分享了Data Augmentation Approaches for Source Code Models: A Survey《源代码模型的数据增强方法：综述》全英文PPT，又学了很多专业术语英文排版好好看，感觉这位同学是直接阅读的英文文献，然后根据论文做的PPT希望三年 争取一年内，我也能直接阅读（....
24 LLM错误代码补全：机器学习顶会NeurIPS‘23 智能体评估：自行构建数据集Buggy-HumanEval、Buggy-FixEval+错误代码补全+修复模型【网安AIGC专题11.22】
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。一位同学分享了Large Language Models of Code Fail at Completing Code with Potential Bugs《大语言模型在具有潜在错误代码补全中的问题》论文发表在NeurIPS’23，机器学习三大顶会之一。分享时的PPT简洁大方后来重读论文时，发现汇报时的中文....
22LLMSecEval数据集及其在评估大模型代码安全中的应用：GPT3和Codex根据LLMSecEval的提示生成代码和代码补全，CodeQL进行安全评估【网安AIGC专题11.22】
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。李元鸿同学分享了LLMSecEval: A Dataset of Natural Language Prompts for Security Evaluations《LLMSecEval：用于评估大模型代码安全的自然语言提示数据集》分享时的PPT简洁大方，重点突出LLMSecEval数据集及其在评估大型语言模型....
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