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VulnLLMEval: 大型语言模型在软件漏洞检测与修补中的评估框架
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
在代码语言模型和漏洞检测方面的研究中，发现现有漏洞数据集存在问题，导致模型在实际场景中性能不可靠。为解决这些挑战，引入了PrimeVul数据集，评估了代码语言模型的性能。发现现有基准高估了这些模型的性能，需要更多创新的研究。
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关键要点
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代码语言模型在漏洞检测方面的有效性受到关注。
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现有漏洞数据集存在数据质量不高、标签准确性低和重复率高的问题。
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这些问题导致模型在实际漏洞检测场景中的性能不可靠。
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引入了PrimeVul数据集用于训练和评估代码语言模型的性能。
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评估结果显示现有基准高估了代码语言模型的性能。
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研究强调了当前能力与安全角色中部署代码语言模型之间的差距。
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需要在这一领域进行更多创新的研究。
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