LLM attribution analysis across different fine-tuning strategies and model scales for automated code compliance

Cet article analyse les comportements interprétatifs des LLM pour la conformité automatisée du code, en utilisant une analyse d'attribution basée sur la perturbation pour comparer différentes stratégies de fine-tuning et échelles de modèle. Les résultats montrent que le fine-tuning complet produit des motifs d'attribution plus ciblés, et que les modèles plus grands priorisent des éléments textuels spécifiques.