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LLM4Decompile官網

LLM4Decompile是一個開源項目,旨在創建并發布第一個專門用于反編譯的LLM(大型語言模型),并通過構建首個專注于可重編譯性和可執行性的反編譯基準測試來評估其能力。該項目通過編譯大量C代碼樣本到匯編代碼,然后使用這些數據對DeepSeek-Coder模型進行微調,構建了評估基準Decompile-Eval。

LLM4Decompile是什么

LLM4Decompile是一個開源項目,致力于構建第一個專門用于反編譯的大型語言模型(LLM)。它通過編譯大量的C代碼樣本到匯編代碼,然后利用這些數據微調DeepSeek-Coder模型,從而實現對二進制代碼的反編譯。該項目還創建了Decompile-Eval基準測試,用于評估其反編譯能力,重點關注可重編譯性和可執行性。

LLM4Decompile

LLM4Decompile的主要功能

LLM4Decompile的核心功能是將匯編代碼反編譯為C代碼。它利用深度學習技術,特別是微調后的DeepSeek-Coder模型,來完成這一復雜任務。除了反編譯功能外,該項目還提供了一個評估基準Decompile-Eval,用于衡量反編譯結果的質量,包括代碼的可重編譯性和可執行性。

如何使用LLM4Decompile

LLM4Decompile是一個開源項目,其使用方法需要一定的編程和機器學習知識。用戶需要首先克隆該項目的GitHub倉庫,然后按照項目文檔中的說明進行配置和運行。具體步驟包括準備訓練數據、微調模型以及使用模型進行反編譯。由于涉及到模型訓練和運行,需要一定的計算資源。

LLM4Decompile的產品價格

作為開源項目,LLM4Decompile是免費使用的。用戶無需支付任何費用即可獲取其代碼、模型和基準測試。

LLM4Decompile的常見問題

LLM4Decompile的反編譯精度如何? LLM4Decompile的反編譯精度取決于輸入的匯編代碼的復雜度以及模型的訓練數據。雖然該項目致力于提高反編譯精度,但目前仍存在一定的局限性,反編譯結果可能需要人工進行修正。

LLM4Decompile支持哪些類型的匯編代碼? 目前LLM4Decompile主要針對從C代碼編譯生成的匯編代碼進行反編譯。對其他編程語言生成的匯編代碼的支持仍在開發中。

LLM4Decompile需要哪些硬件和軟件資源? 由于涉及到深度學習模型的訓練和運行,LLM4Decompile需要一定的計算資源,例如強大的GPU和足夠的內存。具體的硬件和軟件要求請參考項目的GitHub倉庫中的文檔。

LLM4Decompile官網入口網址

https://github.com/albertan017/LLM4Decompile

OpenI小編發現LLM4Decompile網站非常受用戶歡迎,請訪問LLM4Decompile網址入口試用。

數據評估

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關于LLM4Decompile特別聲明

本站OpenI提供的LLM4Decompile都來源于網絡,不保證外部鏈接的準確性和完整性,同時,對于該外部鏈接的指向,不由OpenI實際控制,在2025年 1月 16日 下午6:52收錄時,該網頁上的內容,都屬于合規合法,后期網頁的內容如出現違規,可以直接聯系網站管理員進行刪除,OpenI不承擔任何責任。

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