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大型语言模型的代码克隆检测能力评估
该研究评估了两种先进的大型语言模型（GPT-3.5 和 GPT-4）在代码克隆检测任务中的性能表现。研究结果显示，GPT-4 在所有克隆类型上始终优于 GPT-3.5。研究还发现，GPT 模型在 LLM 生成的代码中检测代码克隆的性能更好，
PDF4 days ago
探究大型语言模型在代码克隆检测中的有效性
我们研究了大型语言模型在非生成性任务中的应用，以代码克隆检测为例，通过使用基于提示的模式，ChatGPT 在跨语言代码克隆检测中表现出色，并且在单语言代码克隆检测方面与完全微调的模型的性能相当，同时，提示和问题的难度水平对 ChatGPT
PDF5 months ago
AdaCCD: 基于自适应语义对比发现的跨语言代码克隆检测领域适应
AdaCCD 是一种新颖的跨语言适应方法，可以在新的语言中检测克隆代码，而无需任何该语言的注释。AdaCCD 利用预训练的编程语言模型中的语言无关的代码表示，并提出了自适应精炼对比学习框架，以将知识从资源丰富的语言传递到资源匮乏的语言。通过
PDF8 months ago
ACL从程序对比中学习源代码（不）相似性
DISCO 是一种基于自我监督的模型，结合原创的代码转换算法和注入真实世界安全漏洞的数据增强技术来预训练 Transformer 模型，以更好地识别源代码中的相似之处和不同之处，并区分易受攻击程序和良性程序。
PDF3 years ago