Ang DeepMind nga kompanya, nga nailhan tungod sa mga kalamboan niini sa natad sa artificial intelligence ug ang pagtukod sa mga neural network nga makahimo sa pagdula sa mga dula sa kompyuter ug board sa lebel sa tawo, nagpresentar sa proyekto sa AlphaCode, nga nagpalambo sa usa ka sistema sa pagkat-on sa makina alang sa pagmugna og code nga makaapil. sa mga kompetisyon sa programming sa plataporma sa Codeforces ug nagpakita sa kasagaran nga resulta. Usa ka mahinungdanong bahin sa pag-uswag mao ang abilidad sa pagmugna og code sa Python o C ++, pagkuha isip input sa usa ka teksto nga adunay pahayag sa problema sa English.
Aron sulayan ang sistema, 10 ka bag-ong mga kompetisyon sa Codeforces nga adunay labaw sa 5000 ka mga partisipante ang gipili, nga gipahigayon human sa pagkompleto sa pagbansay sa modelo sa pagkat-on sa makina. Ang mga resulta sa pagkompleto sa mga buluhaton nagtugot sa sistema sa AlphaCode nga mosulod sa gibana-bana nga tunga-tunga sa rating niini nga mga kompetisyon (54.3%). Ang gitagna nga kinatibuk-ang rating sa AlphaΠ‘ode mao ang 1238 puntos, nga nagsiguro sa pagsulod sa Top 28% sa tanan nga mga partisipante sa Codeforces nga miapil sa mga kompetisyon labing menos kausa sa miaging 6 ka bulan. Namatikdan nga ang proyekto anaa pa sa inisyal nga yugto sa pag-uswag ug sa umaabot kini giplanohan sa pagpalambo sa kalidad sa namugna nga code, ingon man sa pagpalambo sa AlphaCode ngadto sa mga sistema nga makatabang sa pagsulat sa code, o mga himan sa pagpalambo sa aplikasyon nga mahimong gigamit sa mga tawo nga walay mga kahanas sa programming.
Gigamit sa proyekto ang arkitektura sa Transformer neural network inubanan sa mga sampling ug mga teknik sa pagsala aron makamugna ang lainlaing dili matag-an nga mga variant sa code nga katumbas sa natural nga teksto sa pinulongan. Pagkahuman sa pagsala, pag-cluster ug ranggo, ang labing kamalaumon nga kodigo sa pagtrabaho giwagtang gikan sa namugna nga sapa sa mga kapilian, nga gisusi aron masiguro nga makuha ang husto nga sangputanan (ang matag buluhaton sa kompetisyon nagpakita usa ka pananglitan sa data sa pag-input ug ang resulta nga katumbas sa kini nga pananglitan. , nga kinahanglan makuha human sa pagpatuman sa programa).
Aron halos mabansay ang sistema sa pagkat-on sa makina, migamit kami og base sa code nga anaa sa publikong mga repositoryo sa GitHub. Pagkahuman sa pag-andam sa inisyal nga modelo, usa ka hugna sa pag-optimize ang gihimo, base sa usa ka koleksyon sa code nga adunay mga pananglitan sa mga problema ug solusyon nga gisugyot sa mga partisipante sa mga kompetisyon sa Codeforces, CodeChef, HackerEarth, AtCoder ug Aizu. Sa kinatibuk-an, 715 GB sa code gikan sa GitHub ug labaw pa sa usa ka milyon nga mga pananglitan sa mga solusyon sa kasagaran nga mga problema sa kompetisyon gigamit alang sa pagbansay. Sa wala pa mopadayon sa paghimo sa code, ang teksto sa buluhaton miagi sa usa ka yugto sa normalisasyon, diin ang tanan nga wala kinahanglana giwagtang ug ang hinungdanon nga mga bahin ra ang nahabilin.
Source: opennet.ru