이 논문은 DLAP라는 딥러닝 증강 대규모 언어 모델 프롬프팅 프레임워크를 제안한다. DLAP는 딥러닝 모델과 대규모 언어 모델의 장점을 결합하여 소프트웨어 취약점 탐지 성능을 향상시킨다.
주요 내용은 다음과 같다:
DLAP는 두 가지 프롬프팅 기법을 사용한다.
실험 결과, DLAP는 다른 프롬프팅 프레임워크들에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 F1 점수와 MCC 지표에서 10% 이상 높은 성과를 달성했다.
DLAP는 미세 조정 기법과 비교해서도 90% 수준의 성능을 보이면서 비용 효율적이며, 더 나은 설명력을 제공한다.
요약하면, DLAP는 딥러닝 모델과 대규모 언어 모델의 장점을 효과적으로 결합하여 소프트웨어 취약점 탐지 성능을 크게 향상시킨 프레임워크이다.
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by Yanjing Yang... om arxiv.org 05-03-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.01202.pdfDiepere vragen