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案例研究：微调小型语言模型以实现Python代码中准确且私密的CWE检测
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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
本研究微调了一个350百万参数的小型语言模型，以解决分析敏感代码时的隐私和推理成本问题。该模型在Python代码中检测MITRE前25个CWE，准确率接近99%，展现了作为高效、隐私保护的漏洞检测工具的潜力。
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关键要点
- 本研究微调了一个350百万参数的小型语言模型。
- 研究解决了分析敏感或专有代码时的大型语言模型面临的隐私和推理成本问题。
- 该模型能够准确检测MITRE前25个CWE。
- 在Python代码中，该模型的准确率接近99%。
- 微调的小型语言模型展现了作为高效、隐私保护的漏洞检测工具的潜力。
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