gjujinkim96/deeppm

설치 조건

필요 library

• https://github.com/tatp22/multidim-positional-encoding

• https://docs.wandb.ai/quickstart

• scikit-learn 필요

• 최소 pytorch 버전 1.13.1

Tokenizer

• 주어진 basic block을 있는 그대로 tokenize하기 위해 사용
• 기존에 사용하던 tokenizer는 instruction에 canonicalized을 적용해서 암시적인 정보를 추가로 제공함, 하지만 필요한 정보를 추출하는 과정에서 정보 손실이 일어남.

Tokenize 과정

• 각각 명령어의 시작과 끝에 <START, <END> 추가

  • 첫 번째 명령어에는 <START> 대신에 <BLOCK_START>
  • 마지막 명령어에는 <END> 대신 <BLOCK_END>

• 특수기호들도 하나의 토큰으로([ ] +’, ‘-’, ‘,’)

  • [
  • ]
  • +
  • -
  • *
  • ,
  • :

• 0x로 시작하는 constant:

  • constant = 0: <ZERO_{constant_byte_size}_BYTES>로 변경

  • constant ≠ 0: <NUM_{constant_byte_size}_BYTES>로 변경

  • 예시) 0x03 ⇒ <NUM_1_BYTES>

    0x00000012 ⇒ <NUM_4_BYTES>

    0x0000 ⇒ <ZERO_2_BYTES>

    0x00 ⇒ <ZERO_1_BYTES>

• tokenizer 사용시 처음 보는 토큰은 <UNK> 토큰으로 변경

예시)

push   rbx
test   byte ptr [rdi+0x0e], 0x01

tokenizer 사용시

<BLOCK_START> push rbx <END>
<START> test byte ptr [ rdi + <NUM_1_BYTES> ] , <NUM_1_BYTES> <BLOCK_END>

deeppm's Issues

Dataset

Could you share some data with me, and is this an implementation for the paper DeepPM?