{"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\/it\/blog\/news\/deepmind-predstavil-sistemu-mashinnogo-obucheniya-dlya-generaczii-koda-po-tekstovomu-opisaniyu-zadachi","title":{"rendered":"DeepMind ha presentato un sistema di apprendimento automatico per la generazione di codice a partire da una descrizione testuale del compito","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

L'azienda DeepMind, nota per le sue innovazioni nel campo dell'intelligenza artificiale e nello sviluppo di reti neurali in grado di competere in giochi per computer e da tavolo al livello umano, ha presentato il progetto AlphaCode, un sistema di apprendimento automatico per la generazione di codice, capace di partecipare a competizioni di programmazione sulla piattaforma Codeforces e di mostrare risultati medi. Una delle caratteristiche chiave di questa innovazione \u00e8 la capacit\u00e0 di generare codice in linguaggi come Python o C++, a partire da una descrizione del problema in lingua inglese. <\/p>\n

Per testare il sistema, sono stati selezionati 10 nuovi concorsi di Codeforces con oltre 5000 partecipanti, tenutisi dopo la conclusione dell'addestramento del modello di machine learning. I risultati ottenuti hanno permesso al sistema AlphaCode di posizionarsi approssimativamente a met\u00e0 classifica di questi concorsi (54,3%). Il punteggio totale previsto per AlphaCode \u00e8 di 1238 punti, che garantisce l'ingresso nel Top 28% di tutti i partecipanti di Codeforces che hanno partecipato a concorsi negli ultimi 6 mesi. Va notato che il progetto \u00e8 ancora nelle fasi iniziali di sviluppo e in futuro si prevede di migliorare la qualit\u00e0 del codice generato, oltre a sviluppare AlphaCode verso sistemi che assistano nella scrittura di codice o strumenti di sviluppo di applicazioni utilizzabili da utenti senza competenze di programmazione. <\/p>\n

Il progetto utilizza l'architettura di rete neurale \u00abTransformer\u00bb insieme a metodi di campionamento e filtraggio, che consentono di generare diverse opzioni di codice imprevedibili, corrispondenti al testo in linguaggio naturale. Dopo filtraggio, clustering e ranking, viene selezionato il codice di lavoro pi\u00f9 ottimale dal flusso di opzioni generate, che viene poi verificato per assicurarsi che produca il risultato corretto (in ogni compito della competizione vengono forniti esempi di dati di input e il corrispondente risultato atteso da ottenere dopo l'esecuzione del programma).

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

Per l'addestramento intensivo del sistema di apprendimento automatico \u00e8 stato utilizzato un codice sorgente disponibile in repository pubblici su GitHub. Dopo la preparazione del modello iniziale, \u00e8 stata effettuata una fase di ottimizzazione, effettuata sulla base di una raccolta di codice contenente esempi di problemi e soluzioni proposte ai partecipanti delle competizioni Codeforces, CodeChef, HackerEarth, AtCoder e Aizu. In totale, sono stati utilizzati 715 GB di codice da GitHub e oltre un milione di esempi di soluzioni a problemi tipici delle competizioni. Prima di passare alla generazione del codice, il testo del problema ha attraversato una fase di normalizzazione, durante la quale \u00e8 stato rimosso tutto ci\u00f2 che era superfluo, mantenendo solo le parti significative.

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

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