vLLM Decision 3.0

LLM 微调用于在 10 分钟内快速进行 CVE 分类

开发了一种新的方法，用于微调 LLM 以高效地分类通用漏洞和暴露 (CVE)。该方法通过为严重性、攻击向量和修复 SLA 添加特定的分类头，将标准 LLM 转换为决策模型。在单个 RTX 3090 GPU 上，使用 1,000 个示例的小型数据集进行不到 10 分钟的训练，在验证集上的准确率从 29% 显著提高到 75% 以上。生成的模型处理 CVE 的速度比标准 LLM 快 13 倍，从而能够在 CI/CD 流水线中进行实时分析，并…