クロスオーガニゼーション型コード生成モデルの可能性と危険性: 効果と記憶のバランス

クロスオーガニゼーション型コード生成モデルの訓練では、データセットのサイズと多様性が重要な要因であり、連邦学習はプライバシーを保護しつつ中央集権型訓練と同等の性能を達成できる。しかし、漸次学習では最後のデータセットが過剰に記憶される可能性がある。