Facebook은 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 번역하는 TransCoder를 개발하고 있습니다.

Facebook 엔지니어가 트랜스컴파일러를 게시했습니다. 트랜스 코더, 기계 학습 기술을 사용하여 소스 코드를 하나의 고급 프로그래밍 언어에서 다른 고급 프로그래밍 언어로 변환합니다. 현재 Java, C++ 및 Python 간의 코드 변환에 대한 지원이 제공됩니다. 예를 들어 TransCoder를 사용하면 Java 소스 코드를 Python 코드로, Python 코드를 Java 소스 코드로 변환할 수 있습니다. 프로젝트 개발이 실행되고 있습니다. 이론적 연구 효율적인 코드 자동 트랜스컴파일을 위한 신경망 생성 및 확산 비상업적인 용도로만 Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.

머신러닝 시스템의 구현은 Pytorch를 기반으로 합니다. 다운로드할 수 있는 두 가지 기성 모델이 제공됩니다. 처음으로 C++를 Java로, Java를 C++로, Java를 Python으로 변환합니다. 초 방송용
C++에서 Python으로, Python에서 C++로, Python에서 Java로. 모델을 훈련하기 위해 GitHub에 게시된 프로젝트의 소스 코드를 사용했습니다. 원하는 경우 다른 프로그래밍 언어에 대한 번역 모델을 만들 수 있습니다. 방송 품질을 확인하기 위해 단위 테스트 모음과 852개의 병렬 기능을 포함하는 테스트 스위트가 준비되었습니다.

변환 정확도 측면에서 TransCoder는 변환 규칙에 기반한 방법을 사용하는 상용 번역가보다 훨씬 우수하며 작업 과정에서 소스 및 대상 언어에 대한 전문가의 전문 평가 없이도 작업을 수행할 수 있다고 주장됩니다. 모델 작동 중에 발생하는 대부분의 오류는 생성된 함수가 구문적으로 올바른지 확인하기 위해 디코더에 간단한 제한을 추가하여 제거할 수 있습니다.

연구자들은 반복을 다음으로 대체하는 시퀀스 모델링을 위한 새로운 신경망 아키텍처 "Transformer"를 제안했습니다.주의"(seq2seq 모델 주의)를 사용하면 계산 그래프에서 일부 종속성을 제거하고 이전에는 병렬화할 수 없었던 것을 병렬화할 수 있습니다. 지원되는 모든 언어는 초기화, 언어 모델링 및 역번역이라는 세 가지 원칙을 사용하여 학습된 단일 공통 모델을 사용합니다.

출처 : opennet.ru