コード脆弱性検出における検索拡張型Few-Shotプロンプティングとファインチューニングの比較

この記事は、コードの脆弱性検出に大規模言語モデル（LLM）を使用する2つの異なるアプローチを比較している可能性が高いです。外部知識を使用してプロンプトを改善する検索拡張型few-shotプロンプティングと、LLMを特定のタスクに適応させるファインチューニングを対比しています。この研究では、各手法のパフォーマンスが評価される可能性が高いです。