[发明专利]一种基于大型预训练语言模型的求解器缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202310869091.1 | 申请日： | 2023-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN116932389A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 杨已彪;孙茂林;许沂聪;卢红敏;周毓明 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F18/214 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于大型预训练语言模型的求解器缺陷检测方法。该方法主要包括以下步骤：首先，将求解器标准库中的公式和历史触发缺陷的公式进行数据扩增作为训练集；其次，基于训练集使用“重训练‑微调”框架对预训练大模型进行定制化训练，以生成求解器的测试输入；最后，使用训练得到的模型生成求解器测试用例，并使用差分测试对多个求解器进行验证。该方法解决了针对求解器缺陷检测中测试用例难以高效生成和多样性测试输入难以生成的关键挑战。本发明提出的“重训练‑微调”框架能够利用预训练大语言模型学习求解器标准库和历史缺陷用例中的知识，从而生成合法有效、揭错能力强的测试输入。本发明为求解器缺陷检测提供了全新的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 大型 训练 语言 模型 求解 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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