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Translating Federated Learning Algorithms in Python into CSP Processes Using ChatGPT

Created by
  • Haebom

저자

Miroslav Popovic, Marko Popovic, Miodrag Djukic, Ilija Basicevic

개요

본 논문은 Python 기반의 연합 학습 프레임워크를 소개하고, 해당 프레임워크 상의 연합 학습 알고리즘을 ChatGPT를 이용하여 CSP(Communicating Sequential Processes) 프로세스로 자동 변환하는 방법을 제시합니다. 기존에는 수동으로 변환하였으나, ChatGPT를 활용하여 자동화함으로써 효율성을 높였고, 변환된 CSP 프로세스는 PAT 모델 검증기를 통해 안전성과 활성 속성을 검증합니다. 실험을 통해 중앙 집중식과 분산식 연합 학습 알고리즘 모두 성공적으로 변환 및 검증되었음을 보였습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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ChatGPT를 활용하여 연합 학습 알고리즘을 CSP 프로세스로 자동 변환하는 새로운 방법을 제시함으로써, 연합 학습 알고리즘의 검증 과정을 효율화할 수 있습니다.
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비 전문 프로그래머도 쉽게 사용 가능한 Python 기반 연합 학습 프레임워크를 제공합니다.
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LLM(Large Language Model)을 연합 학습 알고리즘 검증에 활용하는 새로운 가능성을 제시합니다.
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한계점:
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ChatGPT의 응답에 대한 의존성이 높아, ChatGPT의 성능에 따라 변환 결과의 정확성이 달라질 수 있습니다.
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현재는 특정 Python 기반 연합 학습 프레임워크에만 적용 가능하며, 다른 프레임워크로의 확장성은 추가 연구가 필요합니다.
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ChatGPT가 생성한 코드의 최소성을 추정하는 과정이 주관적일 수 있으며, 더욱 객관적인 평가 기준이 필요합니다.
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