1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesPseudo-Code Readability Improvement
Using LLMs to refine the accuracy and readability of decompiled pseudo-code output.
Distinct from Decompiled Code Explainers: Focuses on improving the code itself rather than providing plain-English summaries of its behavior.
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Awesome Pseudo-Code Readability Improvement GitHub Repositories
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- albertan017/llm4decompile
albertan017/LLM4Decompile
6,728GitHub पर देखेंLLM4Decompile बाइनरी-टू-सोर्स कोड अनुवाद के लिए एक टूलसेट और फ्रेमवर्क है। यह मशीन कोड को पठनीय सोर्स कोड में बदलने और संकलित निष्पादन योग्य (compiled executables) के मूल लॉजिक को पुनर्प्राप्त करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करता है। इस प्रोजेक्ट में सोर्स कोड को असेंबली पेयर्स में परिवर्तित करके सिंथेटिक ट्रेनिंग डेटासेट उत्पन्न करने के लिए एक विशेष पाइपलाइन शामिल है। यह इन बाइनरी-टू-सोर्स डेटासेट पर डीप लर्निंग मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए एक फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क प्रदान करता है, जिससे कोड रिकवरी की सटीकता बढ़ जाती है। सिस्टम में डीकंपाइल्ड स्यूडो-कोड को रिफाइन करने की क्षमताएं भी हैं। यह प्रक्रिया बाइनरी के स्ट्रक्चरल कंकाल और वेरिएबल नामों को पुनर्स्थापित करने पर केंद्रित है ताकि डिसअसेंबल किए गए लॉजिक की पठनीयता में सुधार हो सके।
Employs a language model to improve the readability and accuracy of existing decompiled pseudo-code.
Python
