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codebert-cpp

训练于GitHub代码库的C++代码分析模型

CodeBERT-CPP是基于Microsoft CodeBERT架构的C++代码分析模型,经100万步训练优化。该模型利用GitHub代码库数据进行掩码语言建模,主要用于CodeBERTScore评分系统,也适用于其他C++代码分析任务。作为开源项目,CodeBERT-CPP为开发者提供了一个专业的C++代码评估工具。

VulBERTa-MLP-VulDeePecker - 基于RoBERTa模型的源代码安全漏洞智能检测系统
GithubHuggingfaceVulBERTa代码漏洞检测开源项目模型深度学习源代码分析预训练模型
VulBERTa-MLP-VulDeePecker是一个基于RoBERTa架构的源代码漏洞检测工具。通过对C/C++项目代码预训练和定制化分词,该模型在VulDeePecker等数据集上展现出优秀的漏洞识别能力。模型支持二分类和多分类检测,并开放了预训练数据与模型资源。
VulBERTa-MLP-MVD - 基于深度学习优化技术的源代码漏洞检测解决方案
GithubHuggingfaceVulBERTa代码安全开源项目模型深度学习源代码预训练漏洞检测
VulBERTa-MLP-MVD是一款基于深度学习的源代码漏洞检测工具。该模型在开源C/C++项目代码上预训练RoBERTa架构,有效学习代码语法和语义知识。经Vuldeepecker、Draper等多个数据集评估,VulBERTa展现出卓越的漏洞识别能力。其简化的分词流程提高了易用性,同时在训练数据量和模型规模上保持了较低开销,为代码安全分析提供了高效解决方案。
VulBERTa-MLP-Draper - 基于RoBERTa的代码安全漏洞智能检测系统
GithubHuggingfaceRoBERTaVulBERTa代码分析开源项目模型深度学习漏洞检测
VulBERTa-MLP-Draper是一款专注于代码安全分析的深度学习模型。通过在开源C/C++项目上训练,该模型采用RoBERTa架构和自定义标记化流程,实现了对代码语法和语义的深度理解。在多个标准数据集的评测中,模型以较小的参数规模达到了领先的检测性能。
VulBERTa-MLP-D2A - 基于深度学习的源代码漏洞检测模型
GithubHuggingfaceVulBERTa开源项目文本分类模型深度学习源代码预训练漏洞检测
VulBERTa-MLP-D2A是一个基于RoBERTa架构的深度学习模型,用于检测源代码中的安全漏洞。该模型通过对开源C/C++项目代码进行预训练,学习代码语法和语义的深层表示。在多个数据集的评估中,VulBERTa-MLP-D2A在漏洞检测任务上表现出色,达到了领先水平。模型设计简洁,训练成本较低,为代码安全分析提供了高效可靠的解决方案。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
bigcode-evaluation-harness - 开源代码生成模型评估框架
BigCodeGithub代码生成多语言支持开源项目模型评估评估框架
bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
Codestral-22B-v0.1-GGUF - 针对80多种编程语言优化的开源代码助手模型
Codestral-22BGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型量化模型
Codestral-22B-v0.1-GGUF是一个支持80多种编程语言的开源代码助手模型。它能够回答代码问题、生成代码,并提供Fill in the Middle功能。该模型已被量化为多个版本,以适应不同的硬件配置,让开发者能够在本地设备上高效运行这一代码辅助工具。模型支持Python、Java、C++等主流编程语言,可用于代码文档编写、解释和重构等任务。
SecureBERT - 网络安全专用的语言模型,提升文本分析和信息处理能力
GithubHuggingfaceSecureBERT开源项目文本分类模型网络安全语言模型问答
SecureBERT基于RoBERTa构建,是专用于处理网络安全文本的领域特定语言模型。经过海量的网络安全文本训练,它表现出在文本分类、命名实体识别等任务中的卓越性能,并在填空预测上优于模型如RoBERTa和SciBERT,保持对通用英语的良好理解。SecureBERT已在Huggingface平台上线,可作为下游任务的基础模型,以实现更精准的文本分析和处理。
SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型
GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型
该模型在网络安全数据上进行训练,提升了9%的MLM性能,使用8xA100 GPU进行大规模训练,目前已上传至Huggingface平台,供用户访问和使用。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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