Kamfanin DeepMind, wanda aka sani da ci gabansa a fannin fasaha na wucin gadi da gina hanyoyin sadarwa na jijiyoyi masu iya yin wasan kwamfuta da wasan allo a matakin mutum, ya gabatar da aikin AlphaCode, wanda ke haɓaka tsarin koyon injin don samar da lambar da za ta iya shiga. a cikin gasa na shirye-shirye akan dandamali na Codeforces kuma yana nuna matsakaicin sakamako. Babban fasalin ci gaba shine ikon samar da lamba a Python ko C++, ɗaukar matsayin shigar da rubutu tare da bayanin matsala cikin Ingilishi.
Don gwada tsarin, an zaɓi sabbin gasa na Codeforces guda 10 tare da mahalarta sama da 5000, waɗanda aka gudanar bayan kammala horar da ƙirar koyon injin. Sakamakon kammala ayyukan ya ba da damar tsarin AlphaCode ya shiga kusan tsakiyar ƙimar waɗannan gasa (54.3%). Ƙimar gaba ɗaya da aka annabta na AlphaCode shine maki 1238, wanda ke tabbatar da shiga cikin Top 28% tsakanin duk mahalarta Codeforces waɗanda suka halarci gasa aƙalla sau ɗaya a cikin watanni 6 da suka gabata. An lura cewa aikin har yanzu yana kan matakin farko na ci gaba kuma a nan gaba ana shirin inganta ingancin lambar da aka samar, da kuma haɓaka AlphaCode zuwa tsarin da ke taimakawa wajen rubuta lambar, ko kayan aikin haɓaka aikace-aikacen da za su iya zama. amfani da mutane ba tare da basirar shirye-shirye ba.
Aikin yana amfani da gine-ginen cibiyar sadarwa na Transformer a haɗe tare da samfura da dabarun tacewa don samar da bambance-bambancen lambobi daban-daban waɗanda ba za su iya faɗi ba waɗanda suka dace da rubutun yare na halitta. Bayan tacewa, tari da matsayi, ana cire mafi kyawun lambar aiki daga rafi na zaɓuɓɓukan da aka samar, wanda aka bincika don tabbatar da cewa an sami sakamako mai kyau (kowane aikin gasa yana nuna misalin bayanan shigar da sakamakon da ya dace da wannan misalin. , wanda ya kamata a samu bayan aiwatar da shirin).
Don horar da tsarin koyon injin, mun yi amfani da tushe na lamba da ake samu a wuraren ajiyar jama'a na GitHub. Bayan shirya samfurin farko, an gudanar da wani lokaci na ingantawa, bisa ga tarin lambar tare da misalai na matsaloli da mafita da mahalarta suka gabatar a cikin Codeforces, CodeChef, HackerEarth, AtCoder da Aizu. Gabaɗaya, 715 GB na lambar daga GitHub da fiye da misalan miliyan guda na mafita ga matsalolin gasa na yau da kullun an yi amfani da su don horo. Kafin ci gaba zuwa tsara lambar, rubutun ɗawainiya ya wuce ta hanyar daidaitawa, lokacin da aka kawar da duk abin da ba dole ba kuma kawai an bar wasu sassa masu mahimmanci.
source: budenet.ru