本文介绍了NL2Fix任务及其数据集Defects4J-NL2Fix，评估了多种大型语言模型在代码修复中的表现。研究发现，语言模型能够有效修复64.6%的错误，最佳模型在基准测试中达到21.20%的top-1精度。通过高质量数据和新方法（如RepairLLaMA），显著提升了自动代码修复的准确性，强调了数据集完整性和训练样本的重要性，以推动代码安全和修复技术的发展。