An Empirical Study on Fine-Tuning Large Language Models of Code for Automated Program Repair

The advent of large language models (LLMs) has opened up new opportunities for automated program repair (APR). In particular, some recent studies have explored how to leverage large language models of code (LLMCs) for program repair tasks and show promising results. However, most of them adopt the z...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering : [proceedings] s. 1162 - 1174
Hlavní autoři:	Huang, Kai, Meng, Xiangxin, Zhang, Jian, Liu, Yang, Wang, Wenjie, Li, Shuhao, Zhang, Yuqing
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 11.09.2023
Témata:	Automated Program Repair Benchmark testing Codes Computer bugs Computer languages Fine-Tuning Java Large Language Models of Code Maintenance engineering Measurement Neural Machine Translation
ISSN:	2643-1572
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!