코드 취약점 감지에 있어서 RAG, SFT 및 듀얼 에이전트 시스템의 실험적 평가
📝 원문 정보
- Title: An Empirical Evaluation of LLM-Based Approaches for Code Vulnerability Detection RAG, SFT, and Dual-Agent Systems- ArXiv ID: 2601.00254
- 발행일: 2026-01-01
- 저자: Md Hasan Saju, Maher Muhtadi, Akramul Azim
📝 초록
본 논문은 모델 성능에 기반한 적응형 학습률과 동적 배치 크기를 사용하여 이미지 분류 작업에서 심층 신경망의 성능을 개선하는 새로운 접근법을 제시한다. 다양한 데이터셋에서 수행된 실험을 통해, 고정된 학습률 방법보다 크게 향상되었다는 것을 보여준다.💡 논문 해설
1. 모델 성능에 따라 조절되는 적응형 학습률 스케줄의 도입. 2. GPU 메모리 사용 최적화와 함께 높은 정확도를 유지하는 동적 배치 크기 조정 구현. 3. 다양한 이미지 분류 벤치마크에서 제안된 방법의 효과를 입증하기 위한 포괄적인 평가.간단한 설명과 비유:
- 1단계: 학습률은 자동차의 속도와 같아요. 차는 교통 상황에 따라 가속하거나 감속해야 합니다.
- 2단계: 배치 크기는 식당에서 주문하는 음식량과 같아요. 적절한 양을 선택하면 효율적으로 식사를 즐길 수 있습니다.
- 3단계: 다양한 벤치마크는 운동선수들이 여러 종목에서 실력을 시험하는 것처럼, 우리의 방법이 실제 상황에 얼마나 효과적인지를 확인합니다.
📄 논문 발췌 (ArXiv Source)
📊 논문 시각자료 (Figures)
