다음 단계가 단 한 단계가 아닐 때: 동시성 Go 프로그램을 위한 분포 인식 실행 모델링 (Distribution-Aware Execution

요약

Go 언어의 비결정론적 스케줄링 특성을 고려하여, 다음 실행 이벤트를 확률 분포로 예측하는 모델링 기법을 제안합니다. KL 목적 함수를 통해 7B 모델을 미세 조정하여 기존 모델보다 높은 정확도와 개선된 교정 오차를 달성했습니다.

핵심 포인트

• 비결정론적 스케줄러를 훈련 신호로 활용하는 분포 인식 모델링
• KL 목적 함수를 사용한 7B 모델의 미세 조정 기법
• Gemini 1.5 Flash 대비 높은 예측 정확도 및 낮은 교정 오차 달성
• Go 고루틴 누수(goroutine-leak)를 감지하는 공식적 시그니처 도출
• 데이터셋, 훈련된 어댑터 및 툴링 공개