फेसबुकले एउटा प्रोग्रामिङ भाषाबाट अर्कोमा कोड अनुवाद गर्न ट्रान्सकोडर विकास गरिरहेको छ

फेसबुक इन्जिनियरहरूले एक ट्रान्सकम्पाइलर प्रकाशित गरेका छन् ट्रान्सकोडर, जसले स्रोत कोडलाई एक उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिङ भाषाबाट अर्कोमा रूपान्तरण गर्न मेसिन लर्निङ प्रविधिहरू प्रयोग गर्छ। हाल, Java, C++ र Python बीचको कोड अनुवाद गर्नको लागि समर्थन प्रदान गरिएको छ। उदाहरणका लागि, ट्रान्सकोडरले तपाईंलाई जाभा स्रोत कोडलाई पाइथन कोडमा र पाइथन कोडलाई जाभा स्रोत कोडमा रूपान्तरण गर्न अनुमति दिन्छ। आयोजनाको विकासलाई व्यवहारमा उतार्ने काम भइरहेको छ सैद्धान्तिक अनुसन्धान कोडको कुशल स्वचालित ट्रान्सकम्पाइलेशनको लागि न्यूरल नेटवर्क सिर्जना गर्न र फैलने Creative Commons Attribution-Noncommercial 4.0 लाइसेन्स अन्तर्गत गैर-व्यावसायिक प्रयोगको लागि मात्र।

मेसिन लर्निङ प्रणालीको कार्यान्वयन Pytorch मा आधारित छ। दुई तयार मोडेलहरू डाउनलोडको लागि प्रस्तावित छन्: पहिलो C++ जाभा, जाभा लाई C++ र Java लाई पाइथन अनुवाद गर्न र दोस्रो प्रसारणको लागि
C++ पाइथन, पाइथन बाट C++ र पाइथन जाभा। मोडेलहरूलाई तालिम दिन, हामीले GitHub मा पोस्ट गरिएका परियोजनाहरूको स्रोत कोडहरू प्रयोग गर्यौं। यदि चाहियो भने, अन्य प्रोग्रामिङ भाषाहरूको लागि अनुवाद मोडेलहरू सिर्जना गर्न सकिन्छ। प्रसारणको गुणस्तर जाँच गर्न, एकाइ परीक्षणहरूको संग्रह तयार गरिएको छ, साथै 852 समानान्तर कार्यहरू समावेश गर्ने परीक्षण सुइट।

यो दावी गरिएको छ कि रूपान्तरण शुद्धताको सन्दर्भमा, ट्रान्सकोडर रूपान्तरण नियमहरूमा आधारित विधिहरू प्रयोग गर्ने व्यावसायिक अनुवादकहरू भन्दा उल्लेखनीय रूपमा उच्च छ, र कामको प्रक्रियामा यसले तपाईंलाई स्रोत र लक्षित भाषामा विशेषज्ञहरूको विशेषज्ञ मूल्याङ्कन बिना गर्न अनुमति दिन्छ। मोडेलको सञ्चालनको क्रममा उत्पन्न हुने धेरैजसो त्रुटिहरू डिकोडरमा साधारण प्रतिबन्धहरू थपेर उत्पादन गरिएका कार्यहरू सिन्ट्याक्टिक रूपमा सही छन् भनी सुनिश्चित गर्न सकिन्छ।

अन्वेषकहरूले मोडेलिङ अनुक्रमहरूको लागि नयाँ न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर "ट्रान्सफर्मर" प्रस्ताव गरेका छन्, जसमा पुनरावृत्तिलाई "द्वारा प्रतिस्थापन गरिएको छ।सम्मान"(ध्यान सहित seq2seq मोडेल), जसले तपाईंलाई कम्प्युटेसनल ग्राफमा केही निर्भरताहरूबाट छुटकारा पाउन र पहिले समानान्तरीकरण गर्न योग्य नभएको कुरालाई समानान्तर गर्न अनुमति दिन्छ। सबै समर्थित भाषाहरूले एउटै साझा मोडेल प्रयोग गर्छन्, जुन तीन सिद्धान्तहरू प्रयोग गरेर प्रशिक्षित गरिन्छ - प्रारम्भिककरण, भाषा मोडेलिङ, र ब्याक-अनुवाद।

स्रोत: opennet.ru