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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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LLM4Decompile 是一个用于二进制到源代码翻译的工具集和框架。它利用大语言模型将机器代码转换为可读的源代码,并恢复编译后可执行文件的原始逻辑。 该项目包含一个专门的流水线,通过将源代码转换为汇编对来生成合成训练数据集。它提供了一个微调框架,用于在这些二进制到源代码数据集上优化深度学习模型,从而提高代码恢复的准确性。 该系统还具有细化反编译伪代码的功能。此过程侧重于恢复二进制文件的结构骨架和变量名,以提高反汇编逻辑的可读性。
Employs a language model to improve the readability and accuracy of existing decompiled pseudo-code.