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摘要。代码气味是软件代码中潜在问题的指标，可以使维护更具挑战性。传统的检测代码气味的方法主要依赖于手工制作的规则和启发式方法，而最近的进步探索了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。在本文中，我们研究了基于迅速的大语言模型（LLM）在代码气味检测中的应用，利用最先进的模型，即经过生成的预训练的预训练的Transformer-4（GPT-4）和大型语言模型Meta AI（LLAMA）。我们对机器学习代码质量（MLCQ）数据集进行了广泛的分析，重点介绍这些LLM在提示识别和分类代码气味时的性能。通过系统地评估每个模型的性能，我们提供了对它们的精确，召回和能够跨越不同类型的代码气味的能力的见解。我们的结果旨在证明LLM的潜力是自动化某些类型的代码气味的有前途的工具，同时表现不佳。
MLCQ数据集的比较研究
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