{"id":103181,"date":"2022-02-03T09:36:41","date_gmt":"2022-02-03T07:36:42","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/deepmind-predstavil-sistemu-mashinnogo-obucheniya-dlya-generaczii-koda-po-tekstovomu-opisaniyu-zadachi"},"modified":"2022-02-03T09:36:41","modified_gmt":"2022-02-03T07:36:42","slug":"deepmind-predstavil-sistemu-mashinnogo-obucheniya-dlya-generaczii-koda-po-tekstovomu-opisaniyu-zadachi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/deepmind-predstavil-sistemu-mashinnogo-obucheniya-dlya-generaczii-koda-po-tekstovomu-opisaniyu-zadachi","title":{"rendered":"DeepMind hat ein maschinelles Lernsystem zur Generierung von Code basierend auf einer textlichen Beschreibung der Aufgabe vorgestellt.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Firma DeepMind, die durch ihre Entwicklungen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des Aufbaus neuronaler Netze, die in der Lage sind, Computer- und Brettspiele auf menschlichem Niveau zu spielen, bekannt wurde, stellte das Projekt AlphaCode vor. Dieses entwickelt ein maschinelles Lernsystem zur Codegenerierung, das an Programmierwettbewerben auf der Plattform Codeforces teilnehmen und durchschnittliche Ergebnisse erzielen kann. Ein zentrales Merkmal der Entwicklung ist die F\u00e4higkeit, Code in den Programmiersprachen Python oder C++ zu generieren, wobei als Eingabe ein Text mit einer Aufgabenstellung in englischer Sprache verwendet wird. <\/p>\n

Zur Testung des Systems wurden 10 neue Wettbewerbe von Codeforces mit \u00fcber 5000 Teilnehmern ausgew\u00e4hlt, die nach Abschluss des Trainingsmodells f\u00fcr maschinelles Lernen durchgef\u00fchrt wurden. Die Ergebnisse der Aufgabenvervollst\u00e4ndigung erm\u00f6glichten es dem AlphaCode-System, ungef\u00e4hr in der Mitte des Rankings der genannten Wettbewerbe (54,3 %) zu landen. Das prognostizierte Gesamt-Ranking von AlphaCode betrug 1238 Punkte, was den Eintritt in die Top 28 % aller Teilnehmer von Codeforces gew\u00e4hrleistet, die mindestens einmal an Wettbewerben in den letzten 6 Monaten teilgenommen haben. Es wird angemerkt, dass sich das Projekt noch in der Anfangsphase der Entwicklung befindet und in Zukunft die Qualit\u00e4t des generierten Codes verbessert werden soll, sowie AlphaCode in Richtung Systeme weiterentwickelt werden soll, die beim Schreiben von Code helfen oder Entwicklungswerkzeuge bereitstellen, die von Menschen ohne Programmierkenntnisse genutzt werden k\u00f6nnen. <\/p>\n

Im Projekt kommt die Architektur des neuronalen Netzwerks \u201eTransformer\u201c zum Einsatz, kombiniert mit Sampling- und Filtermethoden, die es erm\u00f6glichen, verschiedene unvorhersehbare Codevarianten zu generieren, die dem Text in nat\u00fcrlicher Sprache entsprechen. Nach der Filterung, Clusterbildung und Rangordnung wird aus dem generierten Variantenstrom der optimalste funktionierende Code herausgefiltert, der anschlie\u00dfend auf die korrekte Ergebniserzielung \u00fcberpr\u00fcft wird (in jeder Wettbewerbsaufgabe werden Beispiel-Eingabedaten und das entsprechende Ergebnis angegeben, das nach Ausf\u00fchrung des Programms erzielt werden soll).

\"DeepMind<\/center> <\/p>\n

F\u00fcr das grobe Training des maschinellen Lernsystems wurde ein Quellcode verwendet, der in \u00f6ffentlichen GitHub-Repositories verf\u00fcgbar ist. Nach der Vorbereitung des Anfangsmodells wurde eine Optimierungsphase durchgef\u00fchrt, die auf einer Sammlung von Code mit Beispielen f\u00fcr Aufgaben und L\u00f6sungen basierte, die den Teilnehmern der Wettbewerbe Codeforces, CodeChef, HackerEarth, AtCoder und Aizu angeboten wurden. Insgesamt wurden f\u00fcr das Training 715 GB Code von GitHub und \u00fcber eine Million Beispiele f\u00fcr L\u00f6sungen g\u00e4ngiger Wettbewerbsaufgaben verwendet. Vor der Generierung des Codes durchlief der Text der Aufgabe eine Normalisierungsphase, in der alles \u00dcberfl\u00fcssige ausgeschlossen und nur die wesentlichen Teile beibehalten wurden.

\"DeepMind<\/center>
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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