更为具体一点,作者使用的模型架构与Roberta-base完全相同,即都有12层,每层有12个自注意头,每个头的大小是64,隐藏尺寸为768,前馈层的内部隐藏尺寸为3072。 模型参数的总数为125M。 在预训练阶段,总共设计了两部分输入,一个是自然语言文本,另一个是编程语言的代码。对于自然语言文本将其视为单词序列,并拆分为WordP...
对于训练CodeBERT,我们设置学习速率为1e−5,batch大小为8,最大序列长度(序列中考虑的最大token数量)为120.我们使用Adam优化器来更新模型参数。因为JIT缺陷预测数据集经常有不平衡的问题:只有少数的提交是有bug的,而大量的提交是干净的,所以我们使用与前面的工作[2]相同的损失函数来解决这个问题。 为了验证,我们通过...
在TensorFlow或PyTorch中,我们可以定义CodeBERT模型的结构,并使用预训练的模型权重(如果可用)来初始化模型。对于BiGRU部分,我们需要定义GRU层的结构和参数。 在训练阶段,我们将代码数据输入到模型中,并使用适当的损失函数和优化器来训练模型。在推理阶段,我们可以将新的代码数据输入到模型中,以预测其可能的缺陷。
[0011] (4)基于上述构建的语料库,对构建的基于CodeBert的EL‑CodeBert模型进行训 练,得到代码编程语言分类模型: [0012] 所述代码编程语言分类模型的参数设置如下: [0013] 所述代码编程语言分类模型的词嵌入维度设置为768; [0014] 所述代码编程语言分类模型的hidden size设置为768; [0015] 所述代码编程语言分类...
仅根据当前函数调用的参数数量和类型,给出符合语法的参数占位符建议,而不是基于大量代码学习后的精准语义补全。 弱化代码翻译的智能性:对于代码翻译功能,不使用基于深度语义理解的翻译方式。可以采用基于固定规则和简单模式匹配的翻译方法,例如,建立一个简单的关键词映射表,将一种语言的特定关键词直接映射到另一种语言...
超参数的调整通常采用网格搜索、随机搜索等方法,通过在验证集上评估不同超参数组合的性能,选择最优的超参数组合。4.预测模块实现在预测模块中,我们将待预测的代码输入到模型中,输出预测结果。具体而言,我们将代码转化为序列形式的输入,通过CodeBERT-BiGRU模型进行编码和特征提取,然后得到代码的上下文表示和时序特征。最后...
模型参数经过精心调优以适应不同任务。能够分析代码的依赖关系,助力项目管理。 对代码质量评估有自己的一套方法。应用于代码重构任务,提供合理重构建议。为代码的可维护性提供技术保障。利用多模态信息提升代码理解能力。可处理代码中的嵌套结构和递归调用。对代码的可视化展示有潜在应用价值。在工业界的软件开发流程中有...
是用于缓解类别不平衡的权重参数, γ 是用于处理难易样本不均衡的参数;所述训练数据按照训练集、验证集、测试集以8:1:1的比例进行划分; 7)采用基于软件源代码的多分类漏洞检测模型对漏洞数据集进行预测,完成漏洞类型的检测。 2.根据权利要求1所述的一种基于CodeBERT和R-GCN的源代码漏洞多分类检测的方法,其特征在...
35.表1 graphcodebert-base模型的参数设置[0036][0037]微调的训练参数设置如表2所示。[0038]表2 微调的训练参数设置[0039][0040][0041]2-2)在解码器端采用双向长短期记忆(bilstm)模型来构建分类器。其输入是编码器端输出的代码嵌入表示,而输出是该代码内是否含有安全漏洞。其解码器结构设计如图3所示:首先使用...