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合成代码修复：利用大型语言模型和合成数据修复错误和漏洞
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种利用大型语言模型生成合成数据的方法，以解决自动程序修复中高质量训练数据稀缺的问题。生成了约30,000个错误代码与修复代码的配对示例，显著提高了预测准确率，推动了自动代码维护工具的发展。
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关键要点
- 本研究提出了一种利用大型语言模型生成合成数据的方法。
- 该方法旨在解决自动程序修复中高质量训练数据稀缺的问题。
- 生成了约30,000个错误代码与修复代码的配对示例。
- 经过严格的质量评估，显示出在完美预测率上具有显著改善。
- 该方法可能转变软件工程任务中对数据稀缺的应对方式。
- 推动了自动代码维护工具的发展。
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