近日,来自Salesforce的研究者提出了CodeT5+模型,CodeT5+采用编码器-解码器架构,可以以编码器-only、解码器-only或编码器-解码器模式运行,可以用于广泛的代码理解和代码生成任务。 论文:https://arxiv.org/abs/2305.07922 代码:https://github.com/salesforce/CodeT5/tree/main/CodeT5+ 以下内容翻译自论文:CodeT5...
简介:【网安AIGC专题10.11】论文1:生成式模型GPT\CodeX填充式模型CodeT5\INCODER+大模型自动程序修复(生成整个修复函数、修复代码填充、单行代码生产、生成的修复代码排序和过滤) 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。 10.11分享论文1:Automated Program Repair in ...
3、基于预训练大模型,做有监督微调或者不训练模型直接做zero-shot、few-shot等任务,如代码专项模型:starcoder、codex、codeBert等 论文 概述 该论文将APR技术与LLMs进行结合,进行了广泛的研究,LLMs由于在海量数据上进行了训练,因此具备大量的知识,可以用来做zero-shot以及few-shot等工作,从而不需要训练就可以具备代码...
在论文《vulberta:simplified source code pre-training for vulnerabilitydetection》中,作者分别使用了mlp和cnn两种方法两种微调方法对预训练模型roberta进行微调,但是该论文方法在漏洞数据集reveal上的f1-score指标仍然只有45.27%。在论文《deep learning based vulnerability detection:are we there yet?》中,作者使用ggnn...
提出CodeT5+,一种灵活的编-解码大型语言模型,通过多样的预训练任务和灵活的架构,实现了在各种代码任务上的领先性能。【转发】@爱可可-爱生活:[CL]《CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Under...
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最新论文解析 NeurIPS2022 Spotlight | TANGO:一种基于光照分解实现逼真稳健的文本驱动3D风格化 ECCV2022 Oral | 微软提出UNICORN,统一文本生成与边框预测任务 NeurIPS 2022 | VideoMAE:南大&腾讯联合提出第一个视频版MAE框架,遮盖率达到90% NeurIPS 2022 | 清华大学提出OrdinalCLIP,基于序数提示学习的语言引导有序回归...
通过文献互助平台发起求助,成功后即可免费获取论文全文。 请先登入相似文献 同作者The first "Kuhn verdazyl" ligand and comparative studies of its PdCl2 complex with analogous 6-oxoverdazyl ligands The synthesis and characterization of two new N,N'-diarylverdazyl radical ligands and their corresponding Pd...
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2305.07922.pdf 项目地址: https://github.com/salesforce/CodeT5/tree/main/CodeT5%2B CodeT5 + 是基于编码器 - 解码器的模型,但可以灵活地在纯编码器、纯解码器以及编码器 - 解码器模式下操作,来适应不同的下游应用。总体架构如下图 1: ...
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2305.07922.pdf 项目地址: https://github.com/salesforce/CodeT5/tree/main/CodeT5%2B CodeT5 + 是基于编码器 - 解码器的模型,但可以灵活地在纯编码器、纯解码器以及编码器 - 解码器模式下操作,来适应不同的下游应用。总体架构如下图 1: ...