研究人员开发了一种名为“基于Transformer辅助的大型语言模型源代码摘要”的新方法，以改进源代码的自然语言摘要生成。该方法结合了大型语言模型（LLMs）的语义理解和特定任务Transformer模型的词汇精度。通过在提示中使用Transformer生成的摘要，LLMs可以生成更高质量的代码摘要，更好地满足开发者的期望，并将BLEU-4等指标提高多达7.8%。这项进展旨在增强安全软件开发生命周期（SSDLC）维护阶段的代码理解能力，最终减少错误和漏洞。 AI
影响 通过改进LLM生成的代码摘要，增强软件开发中的代码理解能力和安全性。
排序理由 关于源代码摘要新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- BLEU-4
- Large Language Models
- Secure Software Development Lifecycle
- Source Code Summarisation
- Transformer
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