แนวคิดหลัก
데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 합성과 모델 미세 조정을 결합한 자기 진화 프레임워크인 SAFE를 통해 Rust 코드의 자동 증명 생성을 가능하게 한다.
บทคัดย่อ
SAFE: Rust 코드 자동 증명 생성을 위한 자기 진화 프레임워크
본 연구 논문에서는 Rust 코드의 자동 증명 생성을 위한 새로운 자기 진화 프레임워크인 SAFE를 소개합니다. SAFE는 데이터 합성과 모델 미세 조정을 결합하여 기존 자동 증명 생성의 큰 걸림돌이었던 데이터 부족 문제를 해결합니다.
본 연구의 주요 목표는 Rust 코드의 정확성을 검증하는 데 필요한 형식적 증명을 자동으로 생성하는 것입니다. 특히, 기존 연구에서 충분한 데이터가 부족했던 Rust 코드 검증 도구인 Verus를 위한 자동 증명 생성을 목표로 합니다.
SAFE는 크게 두 가지 자기 진화 프로세스로 구성됩니다. 첫 번째 프로세스는 GPT-4o를 활용하여 기존의 Python 및 Rust 코드 데이터셋을 Verus 호환 Rust 코드로 변환하고, 이를 기반으로 Verus에서 요구하는 사전 조건 및 사후 조건을 자동으로 생성합니다. 두 번째 프로세스는 생성된 사전 조건 및 사후 조건을 바탕으로 Verus 증명을 자동으로 생성하는 모델을 자기 진화 방식으로 미세 조정합니다. 이때, Verus 검증 도구를 통해 생성된 증명의 정확성을 판단하고, 잘못된 증명은 자기 디버깅 학습 데이터로 활용하여 모델의 성능을 향상시킵니다.