В работе рассматривается задача детекции клонов кода и предлагается подход к динамическому роутингу моделей на основе оценки уверенности предсказаний. В качестве базовых моделей используются CodeBERT и GraphCodeBERT: первая модель обеспечивает более быстрый инференс, вторая - более высокое качество за счёт применения графа потока данных. Предлагаемый метод принимает решение на основе предсказания CodeBERT для примеров с высокой оценкой уверенности, для остальных же применяется GraphCodeBERT. Эксперименты на датасете BigCloneBench показывают, что предлагаемый подход позволяет приблизиться к качеству GraphCodeBERT при снижении вычислительных затрат примерно на 30% и значительном выигрыше в качестве относительно CodeBERT.

Комлев Д.А. (науч. рук. Толстых О.М.) Разработка подхода к роутингу моделей детекции клонов кода и исследование методов повышения эффективности инференса при сохранении качества детекции // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17623