Жасалма интеллект тармагындагы иштеп чыгуулары жана адам деңгээлинде компьютер жана стол оюндарын ойноого жөндөмдүү нейрондук тармактарды куруу менен белгилүү болгон DeepMind компаниясы катыша ала турган кодду түзүү үчүн машинаны үйрөнүү системасын иштеп чыгуучу AlphaCode долбоорун сунуштады. Codeforces платформасында программалоо боюнча мелдештерде жана орточо натыйжа көрсөтүңүз. Иштеп чыгуунун негизги өзгөчөлүгү - Python же C++ тилдеринде кодду түзүү, англис тилиндеги көйгөй билдирүүсү бар текстти киргизүү.
Системаны сыноо үчүн 10ден ашык катышуучу менен 5000 жаңы Codeforces сынактары тандалып алынган, алар машинаны үйрөнүү моделин окутуу аяктагандан кийин өткөрүлдү. Тапшырмаларды аткаруунун жыйынтыгы AlphaCode системасына бул сынактардын рейтингинин болжол менен ортосуна кирүүгө мүмкүндүк берди (54.3%). AlphaСodeдун болжолдонгон жалпы рейтинги 1238 упайды түздү, бул акыркы 28 айда кеминде бир жолу сынактарга катышкан бардык Codeforces катышуучуларынын ичинен Топ 6%га кирүүнү камсыз кылат. Долбоор дагы эле иштеп чыгуунун баштапкы этабында экени жана келечекте түзүлгөн коддун сапатын жакшыртуу, ошондой эле код жазууга жардам берүүчү системаларга карата AlphaCode же тиркемени иштеп чыгуу куралдарын иштеп чыгуу пландаштырылууда. программалоо жөндөмү жок адамдар тарабынан колдонулат.
Долбоор Transformer нейрон тармагынын архитектурасын тандап алуу жана чыпкалоо ыкмалары менен айкалыштырып, табигый тилдин текстине туура келген ар кандай күтүлбөгөн код варианттарын түзүү үчүн колдонот. Чыпкалоодон, кластерлөөдөн жана рейтингден кийин эң оптималдуу жумушчу коду түзүлгөн варианттар агымынан чыгарылат, андан кийин туура натыйжа алынганы текшерилет (ар бир конкурстук тапшырма киргизилген маалыматтардын мисалын жана ушул мисалга туура келген натыйжаны көрсөтөт. , программаны аткаргандан кийин алынышы керек).
Машина үйрөнүү системасын болжолдуу түрдө үйрөтүү үчүн биз GitHub коомдук репозиторийлеринде жеткиликтүү код базасын колдондук. Баштапкы моделди даярдагандан кийин, Codeforces, CodeChef, HackerEarth, AtCoder жана Aizu сынактарынын катышуучулары сунуштаган көйгөйлөрдүн жана чечимдердин мисалдары менен коддордун жыйындысынын негизинде оптималдаштыруу фазасы өткөрүлдү. Жалпысынан GitHub 715 ГБ коду жана типтүү атаандаштык маселелерин чечүүнүн миллиондон ашык мисалдары машыгуу үчүн колдонулган. Кодду генерациялоого өтүүдөн мурун тапшырманын тексти нормалдаштыруу фазасынан өттү, анын жүрүшүндө бардык керексиз нерселер жок кылынып, маанилүү бөлүктөрү гана калды.
Source: opennet.ru