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申请/专利权人：南京匡吉信息科技有限公司;南京大学
摘要：本发明公开了一种用于软件漏洞检测的深度学习增强大语言模型提示方法，包括步骤：S1.上下文学习代码候选集合：运用局部敏感哈希算法于训练集中，筛选出N个与目标最相似的代码段落选；S2.集成模型：集成多个维度的小参数规模模型，包括BERT类小参数模型，基于代码图特征识别的小参数模型以及基于字符关系识别的小参数模型，通过比较评估选择模型；S3.漏洞预测：基于训练集，利用小参数模型训练网络，对漏洞进行概率预测；S4.组合问答对：将候选代码与模型预测漏洞概率结合，将候选代码与小参数模型产生的漏洞预测值整合，构建问答对，以便进一步分析。
主权项：1.一种用于软件漏洞检测的深度学习增强大语言模型提示方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.上下文学习代码候选集合：运用局部敏感哈希算法于训练集中，筛选出N个与目标最相似的代码段落选；S2.集成模型：集成多个维度的小规模模型，包括BERT类小参数模型，图识别类小参数模型以及字符层面小参数模型，通过比较评估选择模型；S3.漏洞预测：基于训练集，利用小参数模型训练网络，对漏洞进行概率预测；S4.组合问答对：将候选代码与模型预测漏洞概率结合，将候选代码与小参数模型产生的漏洞预测值整合，构建问答对，以便进一步分析。
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百度查询： 南京匡吉信息科技有限公司 南京大学 一种用于软件漏洞检测的深度学习增强大语言模型提示方法
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