د ډیپ مائنډ شرکت چې د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د خپلو پرمختګونو او د انسان په کچه د کمپیوټر او بورډ لوبو لوبولو وړ عصبي شبکو جوړولو لپاره پیژندل شوی ، د الفا کوډ پروژه وړاندې کړه ، کوم چې د کوډ رامینځته کولو لپاره د ماشین زده کړې سیسټم رامینځته کوي چې پکې برخه اخیستلی شي. د کوډفورس پلیټ فارم کې د برنامه کولو سیالیو کې او اوسط پایله ښیې. د پرمختګ یوه مهمه ځانګړنه په Python یا C++ کې د کوډ پیدا کولو وړتیا ده، په انګلیسي کې د ستونزې بیان سره متن د ان پټ په توګه اخیستل.
د سیسټم آزموینې لپاره، د 10 څخه زیاتو برخه اخیستونکو سره 5000 نوي کوډفورس سیالۍ غوره شوي چې د ماشین زده کړې ماډل روزنې بشپړولو وروسته ترسره شوې. د دندو بشپړولو پایلې د الفا کوډ سیسټم ته اجازه ورکړه چې د دې سیالیو د درجه بندۍ نږدې مینځ ته ننوځي (54.3٪). د الفا کوډ وړاندوینه شوې عمومي درجه بندي 1238 ټکي وه، کوم چې د ټولو کوډفورس ګډون کونکو په منځ کې په 28٪ کې د ننوتلو ډاډ ورکوي چې لږترلږه په تیرو 6 میاشتو کې یو ځل په سیالیو کې برخه اخیستې ده. د یادونې وړ ده چې پروژه لاهم د پراختیا په لومړني مرحله کې ده او په راتلونکي کې پلان لري چې د تولید شوي کوډ کیفیت ښه کړي او همدارنګه د الفا کوډ سیسټمونو ته وده ورکړي چې د کوډ لیکلو کې مرسته وکړي ، یا د غوښتنلیک پراختیا وسیلې چې کیدی شي. د پروګرام کولو مهارتونو پرته د خلکو لخوا کارول کیږي.
پروژه د ټرانسفارمر عصبي شبکې جوړښت د نمونې اخیستلو او فلټر کولو تخنیکونو سره په ترکیب کې کاروي ترڅو مختلف غیر متوقع کوډ ډولونه رامینځته کړي چې د طبیعي ژبې متن سره مطابقت لري. د فلټر کولو، کلستر کولو او درجه بندي کولو وروسته، ترټولو غوره کاري کوډ د تولید شوي انتخابونو جریان څخه له مینځه وړل کیږي، کوم چې بیا چک کیږي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې سمه پایله ترلاسه شوې ده (هر سیالي دنده د ان پټ ډیټا بیلګه څرګندوي او پایلې د دې مثال سره مطابقت لري. ، کوم چې باید د برنامې اجرا کولو وروسته ترلاسه شي).
د ماشین زده کړې سیسټم نږدې روزلو لپاره، موږ د کوډ بیس کارولی چې په عامه GitHub ذخیره کې شتون لري. د لومړني ماډل چمتو کولو وروسته، د اصلاح کولو مرحله ترسره شوه، د کوډ د راټولولو پر بنسټ د ستونزو او حلونو مثالونو سره د Codeforces، CodeChef، HackerEarth، AtCoder او Aizu سیالیو کې د برخه اخیستونکو لخوا وړاندیز شوي. په مجموع کې، د GitHub څخه 715 GB کوډ او د ځانګړي سیالۍ ستونزو لپاره د یو ملیون څخه ډیر مثالونه د روزنې لپاره کارول شوي. مخکې له دې چې د کوډ تولید ته لاړ شي، د کار متن د نورمال کولو مرحلې څخه تیر شو، په کوم کې چې هر څه غیر ضروري له منځه وړل شوي او یوازې د پام وړ برخې پاتې شوي.
سرچینه: opennet.ru