이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 솔리디티 스마트 컨트랙트를 무브 프로그래밍 언어로 번역하는 SolMover 프레임워크를 소개한다. 주요 내용은 다음과 같다:
코드 이해: 솔리디티 파일을 분석하여 함수와 주석을 추출하고, 이를 바탕으로 초기 작업 프롬프트를 생성한다.
개념 마이닝: 검색 기반 기법을 활용하여 무브 프로그래밍 관련 자료에서 개념을 추출하고, 이를 세부 작업으로 변환한다.
코드 생성: 세부 작업을 바탕으로 전용 LLM(Sol-Mover)이 무브 코드를 생성한다. 컴파일 오류 피드백을 통해 코드 품질을 향상시킨다.
코드 검증: 생성된 무브 코드를 Move Prover를 통해 검증하여 안전성을 확인한다. 검증 실패 시 피드백 루프를 통해 코드를 수정한다.
실험 결과, SolMover 프레임워크는 기존 LLM 모델 대비 더 나은 성능을 보였으며, 특히 컴파일 가능한 코드 생성과 버그 완화 측면에서 우수한 결과를 달성했다. 이는 LLM이 저자원 언어에 대한 코드 번역 능력을 갖출 수 있음을 시사한다.
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Key Insights Distilled From
by Rabimba Kara... at arxiv.org 03-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.09740.pdfDeeper Inquiries