使用 ChatGPT 将 Python 中的联邦学习算法翻译为 CSP 过程
人工智能
2025-09-08 v2
摘要
Python 联邦学习算法测试平台是一套简易的 Python FL 框架，易于由无需专业编程能力的机器学习与人工智能开发者使用，且也适合 LLM 使用。在先前的研究中，这一框架提供的通用联邦学习算法被手动翻译为 CSP 过程，其算法的安全性与活性属性则通过模型检查器 PAT 自动验证。本文引入一种简单翻译流程，利用 ChatGPT 自动化地将上述 Python 联邦学习算法翻译为对应的 CSP 过程。在该过程中，基于 ChatGPT 的反馈估算所用上下文的最小化程度。实验表明，所提出的翻译流程成功地将两种通用集中式和去中心化联邦学习算法翻译成 CSP 过程（经模型检查器 PAT 验证）。
引用
@article{arxiv.2506.07173,
title = {Translating Federated Learning Algorithms in Python into CSP Processes Using ChatGPT},
author = {Miroslav Popovic and Marko Popovic and Miodrag Djukic and Ilija Basicevic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.07173},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 4 tables; Published by IEEE Xplore