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llm4decompile-6.7b-v1.5

llm4decompile-6.7b-v1.5

基于深度学习的x86汇编代码自动转译为C语言系统

LLM4Decompile-6.7b-v1.5是一个基于机器学习的x86汇编反编译系统，通过15B tokens规模的训练数据和4096 token的处理能力，实现汇编代码到C语言的自动转换。在HumanEval-Decompile基准测试的O0优化级别下，转换准确率达到68.05%，整体性能较前代提升显著。该项目开源且采用MIT许可证，为软件开发和逆向工程提供了实用的代码分析工具。

反编译程序分析机器学习GithubHuggingface开源项目模型LLM4Decompile代码转换
GitHubHugging Face

项目概述

LLM4Decompile是一个创新的反编译工具项目，它的主要目标是将x86汇编指令转换回C语言代码。最新发布的V1.5版本在性能上取得了显著的进步，相比前代模型提升高达100%。该版本采用了更大规模的训练数据集(15B tokens)，并且将最大token长度扩展到4,096。

性能评估

该项目在多个基准测试中展现出了优异的性能。在HumanEval-Decompile和ExeBench两个测试基准上，LLM4Decompile的6.7B模型都取得了最好的成绩。特别是在O0优化级别下，HumanEval-Decompile测试中达到了0.6805的高分，远超其他对比模型。即使在更高的优化级别(O1-O3)下，该模型也保持着稳定的领先优势。

使用方法

这个项目的使用流程主要分为两个步骤：

预处理阶段

用户需要首先将C代码编译成二进制文件，然后再将其反汇编成汇编指令。系统支持多种优化级别(O0-O3)的编译选项，可以根据需要选择。预处理过程会自动提取目标函数的汇编代码，并生成适当的提示信息。

反编译阶段

使用LLM4Decompile模型将预处理后的汇编指令转换回C代码。该过程采用了先进的语言模型技术，能够准确理解汇编代码的语义并生成对应的高级语言代码。

技术特点

  • 采用大规模预训练语言模型
  • 支持多种编译优化级别的反编译
  • 处理长度可达4,096个token
  • 提供完整的工具链支持

开源协议

该项目采用MIT开源协议，允许用户自由使用、修改和分发代码。

技术支持

项目维护团队鼓励用户通过GitHub问题追踪系统提出问题和建议，以促进项目的持续改进和完善。该项目为反编译领域带来了革新性的解决方案，为开发者和研究人员提供了强大的代码分析工具。

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