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Traduction d'algorithmes d'apprentissage fédéré Python en processus CSP à l'aide de ChatGPT

Created by
  • Haebom

Auteur

Miroslav Popović, Marko Popović, Miodrag Djukić, Ilija Basicević

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Cet article présente un framework d'apprentissage fédéré basé sur Python et présente une méthode permettant de convertir automatiquement les algorithmes d'apprentissage fédéré basés sur ce framework en processus séquentiels communicants (CSP) grâce à ChatGPT. Alors qu'une conversion manuelle était auparavant nécessaire, ChatGPT automatise le processus, augmentant ainsi son efficacité. La sécurité et la vivacité des processus CSP convertis sont ensuite vérifiées à l'aide du vérificateur de modèle PAT. Les expériences démontrent la réussite de la conversion et de la validation des algorithmes d'apprentissage fédéré centralisés et distribués.

Takeaways, Limitations_

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Takeaways:
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En présentant une nouvelle méthode qui convertit automatiquement les algorithmes d’apprentissage fédérés en processus CSP à l’aide de ChatGPT, nous pouvons rationaliser le processus de validation des algorithmes d’apprentissage fédérés.
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Nous fournissons un framework d'apprentissage fédéré basé sur Python qui est facile à utiliser même pour les programmeurs non professionnels.
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Nous présentons une nouvelle possibilité d’utiliser LLM (Large Language Model) pour vérifier les algorithmes d’apprentissage fédérés.
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Limitations:
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ÉTant donné que cela dépend fortement de la réponse de ChatGPT, la précision des résultats de conversion peut varier en fonction des performances de ChatGPT.
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Actuellement, il n’est applicable qu’à certains frameworks d’apprentissage fédérés basés sur Python, et son extensibilité à d’autres frameworks nécessite des recherches supplémentaires.
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Le processus d’estimation de la minimalité du code généré par ChatGPT peut être subjectif et des critères d’évaluation plus objectifs sont nécessaires.
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