一种基于大模型的代码缺陷检测方法及系统

本申请提供一种基于大模型的代码缺陷检测方法及系统。其中，利用预训练的大规模语言模型结合注意力机制，生成与初始源代码对应的增强语义理解向量；对逻辑错误模式进行识别，以确定出初始源代码的缺陷类型和位置；强化学习算法通过模拟多条修复路径并评估每条修复路径的有效性以选择最优修复路径，并通过最优修复路径生成修复代码片段；将修复代码片段替换初始源代码中的相应部分，并生成目标源代码；基于代码质量评估模型对目标源代码进行质量评分，得到质量反馈结果；输出带有变更注释以及质量反馈结果的目标源代码。本申请提高了软件开发过程中发现并解决编码错误的速度与准确性，同时也保证了修复后的代码质量。