ڊيپ مائنڊ ڪمپني، جيڪا مصنوعي ذهانت جي شعبي ۾ ترقي ۽ انساني سطح تي ڪمپيوٽر ۽ بورڊ گيمز کيڏڻ جي قابل نيورل نيٽ ورڪ جي تعمير لاءِ مشهور آهي، AlphaCode پروجيڪٽ پيش ڪيو، جيڪو ڪوڊ تيار ڪرڻ لاءِ مشين لرننگ سسٽم ٺاهي رهيو آهي جيڪو حصو وٺي سگھي ٿو. Codeforces پليٽ فارم تي پروگرامنگ مقابلن ۾ ۽ اوسط نتيجو ڏيکاريو. ڊولپمينٽ جي هڪ اهم خصوصيت Python يا C++ ۾ ڪوڊ پيدا ڪرڻ جي صلاحيت آهي، انگريزيءَ ۾ مسئلي جي بيان سان ٽيڪسٽ انپٽ طور وٺڻ.
سسٽم کي جانچڻ لاءِ، 10 کان وڌيڪ شرڪت ڪندڙن سان گڏ 5000 نوان Codeforces مقابلا چونڊيا ويا، جيڪي مشين لرننگ ماڊل جي تربيت جي مڪمل ٿيڻ کان پوءِ منعقد ڪيا ويا. ڪمن کي مڪمل ڪرڻ جا نتيجا الفا ڪوڊ سسٽم کي انهن مقابلن جي درجه بندي جي تقريبن وچ ۾ داخل ٿيڻ جي اجازت ڏني (54.3٪). AlphaСode جي اڳڪٿي ڪيل مجموعي درجه بندي 1238 پوائنٽس هئي، جيڪا يقيني بڻائي ٿي مٿين 28٪ ۾ داخل ٿيڻ سڀني Codeforces جي شرڪت ڪندڙن ۾، جن گذريل 6 مهينن دوران گهٽ ۾ گهٽ هڪ ڀيرو مقابلن ۾ حصو ورتو آهي. ياد رهي ته پروجيڪٽ اڃا ترقيءَ جي شروعاتي مرحلي ۾ آهي ۽ مستقبل ۾ ان جي ٺاهيل ڪوڊ جي معيار کي بهتر بڻائڻ جي منصوبابندي ڪئي وئي آهي، انهي سان گڏ الفا ڪوڊ کي سسٽم ڏانهن ترقي ڪرڻ جو جيڪو ڪوڊ لکڻ ۾ مدد ڪري ٿو، يا ايپليڪيشن ڊولپمينٽ اوزار جيڪي ٿي سگهن ٿيون. پروگرامنگ جي صلاحيتن کان سواء ماڻهن طرفان استعمال ڪيو ويو آهي.
پروجيڪٽ ٽرانسفارمر نيورل نيٽ ورڪ آرڪيٽيڪچر کي استعمال ڪري ٿو نمونن ۽ فلٽرنگ ٽيڪنڪ سان ميلاپ ۾ مختلف غير متوقع ڪوڊ مختلف قسمن کي پيدا ڪرڻ لاءِ جيڪي قدرتي ٻولي جي متن سان ملن ٿا. فلٽرنگ، ڪلسٽرنگ ۽ درجه بندي کان پوء، سڀ کان وڌيڪ بهتر ڪم ڪندڙ ڪوڊ اختيارن جي ٺاهيل اسٽريم مان ختم ڪيو ويندو آهي، جنهن کي پوء جانچيو ويندو آهي انهي کي يقيني بڻائي ته صحيح نتيجو حاصل ڪيو ويو آهي (هر مقابلي جو ڪم ان پٽ ڊيٽا جو هڪ مثال ظاهر ڪري ٿو ۽ نتيجو هن مثال سان لاڳاپيل آهي. ، جيڪو پروگرام تي عمل ڪرڻ کان پوءِ حاصل ڪيو وڃي).
مشين لرننگ سسٽم کي تقريباً ٽريننگ ڏيڻ لاءِ، اسان استعمال ڪيو ڪوڊ جو بنياد عوامي GitHub repositories ۾ موجود. شروعاتي ماڊل تيار ڪرڻ کان پوءِ، هڪ اصلاحي مرحلو ڪيو ويو، ڪوڊ جي مجموعن جي بنياد تي، جنهن ۾ شرڪت ڪندڙن پاران تجويز ڪيل مسئلن ۽ حلن جي مثالن سان گڏ Codeforces، CodeChef، HackerEarth، AtCoder ۽ Aizu مقابلن ۾ شامل ڪيو ويو. مجموعي طور تي، GitHub مان 715 GB ڪوڊ ۽ عام مقابلي جي مسئلن جي حل جا هڪ لک کان وڌيڪ مثال ٽريننگ لاءِ استعمال ڪيا ويا. ڪوڊ جنريشن تي هلڻ کان اڳ، ٽاسڪ ٽيڪسٽ نارملائيزيشن جي مرحلي مان گذريو، جنهن دوران سڀ ڪجهه غير ضروري ختم ڪيو ويو ۽ فقط اهم حصا رهجي ويا.
جو ذريعو: opennet.ru