ਡੀਪ ਮਾਈਂਡ ਨੇ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਤੋਂ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ

ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਕੰਪਨੀ, ਜੋ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਬੋਰਡ ਗੇਮਾਂ ਖੇਡਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਲਈ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਅਲਫਾਕੋਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੋਡਫੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਔਸਤ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ। ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪਾਇਥਨ ਜਾਂ C++ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੈਣਾ।

ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, 10 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ 5000 ਨਵੇਂ ਕੋਡਫੋਰਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਸਨ, ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਯੋਜਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੇ ਅਲਫਾਕੋਡ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ (54.3%) ਦੀ ਰੇਟਿੰਗ ਦੇ ਲਗਭਗ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ। ਅਲਫ਼ਾਕੋਡ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਮੁੱਚੀ ਰੇਟਿੰਗ 1238 ਪੁਆਇੰਟ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੇ 28 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਵਾਰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਕੋਡਫੋਰਸ ਪ੍ਰਤੀਭਾਗੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਚੋਟੀ ਦੇ 6% ਵਿੱਚ ਦਾਖਲਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਅਲਫਾਕੋਡ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵੱਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੂਲ ਜੋ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਹੁਨਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਮੂਨਾ ਲੈਣ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਮੇਲ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਣਪਛਾਤੇ ਕੋਡ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੋਡ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਧਾਰਾ ਤੋਂ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਫਿਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ (ਹਰੇਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਕੰਮ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ। , ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ)।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਜਨਤਕ GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਕੋਡ ਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੋਡਫੋਰਸ, ਕੋਡਸ਼ੇਫ, ਹੈਕਰਅਰਥ, ਐਟਕੋਡਰ ਅਤੇ ਆਈਜ਼ੂ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਪੜਾਅ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, GitHub ਤੋਂ 715 GB ਕੋਡ ਅਤੇ ਖਾਸ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਦੇ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਕੋਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਟਾਸਕ ਟੈਕਸਟ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਿਆ, ਜਿਸ ਦੌਰਾਨ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜੀ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਬਚੇ ਸਨ।

ਸਰੋਤ: opennet.ru