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English(EN) Bug Severity Classification with Fine-Tuned Open LLMs: A Paired Comparison with TF-IDF and CodeBERT Baselines on Eclipse Reports

开源大语言模型与 TF-IDF 和 CodeBERT 在 Bug 严重性分类上的比较

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项新近发表在 arXiv 上的研究，比较了微调后的开源大语言模型（LLMs）与 TF-IDF 和 CodeBERT 等传统方法在 Eclipse 报告的 Bug 严重性分类方面的有效性。研究发现，虽然微调后的 Llama 3 8B 和 Qwen 2.5 7B 等大语言模型取得了比零样本大语言模型和 CodeBERT 更高的宏 F1 分数，但在某些配置下，它们的表现与 TF-IDF 模型相当或略低。研究还强调了这些模型在处理特定 Bug 严重性类别方面的显著差异，微调后的 Llama 3 在识别关键问题方面表现出色，但在处理次要问题方面遇到困难，而 Qwen 2.5 则呈现出相反的模式。 AI

影响 微调后的开源大语言模型在 Bug 严重性分类等专业任务方面展现出潜力，但如果没有进一步优化，它们可能无法持续超越传统方法。

排序理由 比较大语言模型在特定任务上性能的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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开源大语言模型与 TF-IDF 和 CodeBERT 在 Bug 严重性分类上的比较

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Asset Kanatov, Talgar Bayan, Askar Boranbayev ·

    使用微调的开放式大语言模型进行 Bug 严重性分类：在 Eclipse 报告上与 TF-IDF 和 CodeBERT 基线的配对比较

    arXiv:2610.34127v1 Announce Type: cross Abstract: Open large language models (LLMs) small enough to run on a laptop are an obvious candidate for automatic bug severity prediction. We measure what they add over cheaper classifiers on one task: assigning one of four Bugzilla severi…

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