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CodeLlama 13B
CodeLlama 13B
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发布用于 LLM 的 Java 和 Rust 漏洞检测新基准
发布了两个新的基准测试集 JavaVulBench 和 RustMizan，用于评估大型语言模型在软件漏洞检测方面的能力。JavaVulBench 专注于 Java 方法，包含超过 1,740 个通用漏洞披露 (CVE)，并提供多种真实的拆分策略用于测试。RustMizan 针对 Rust 漏洞，提供可编译的代码和一个突变框架来测试污染和鲁棒性。与之前使用小型代码片段且缺乏污染意识的数据集相比，这两个基准测试旨在提供更现实、更全面的评估。
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RTX 4090领跑Ollama大语言模型用户的GPU推荐
对于使用Ollama在本地运行大语言模型（LLM）的用户来说，GPU的选择至关重要，其中显存（VRAM）和内存带宽是最重要的因素。RTX 4090被推荐为大多数用户的全能最佳选择，在显存和速度之间取得了良好的平衡。对于使用较小模型或预算有限的用户，RTX 4060 Ti 16GB是一个可行的选择，而较大的模型可能需要RTX 5090甚至双GPU配置。