Pausahaan DeepMind, dipikawanoh pikeun kamajuan na dina widang kecerdasan jieunan sarta pangwangunan jaringan neural sanggup maén kaulinan komputer jeung dewan di tingkat manusa, dibere proyék AlphaCode, nu ngembangkeun hiji sistem learning mesin keur ngahasilkeun kode nu bisa ilubiung. dina kompetisi program dina platform Codeforces sareng nunjukkeun hasil rata-rata. Fitur konci pangwangunan nyaéta kamampuan pikeun ngahasilkeun kode dina Python atanapi C ++, nyandak salaku input téks sareng pernyataan masalah dina basa Inggris.
Pikeun nguji sistem, 10 kompetisi Codeforces anyar kalawan leuwih ti 5000 pamilon dipilih, dilaksanakeun sanggeus parantosan latihan modél machine learning. Hasil ngaréngsékeun tugas ngamungkinkeun sistem AlphaCode asup kana tengah-tengah rating kompetisi ieu (54.3%). The prediksi sakabéh rating AlphaСode éta 1238 titik, nu ensures asupna kana Top 28% diantara sakabeh pamilon Codeforces anu geus ilubiung dina kompetisi sahenteuna sakali dina 6 bulan kaliwat. Perhatikeun yén proyék éta masih dina tahap awal pangwangunan sareng ka hareupna direncanakeun pikeun ningkatkeun kualitas kode anu dihasilkeun, ogé ngembangkeun AlphaCode nuju sistem anu ngabantosan dina nyerat kode, atanapi alat pangembangan aplikasi anu tiasa dipaké ku jalma tanpa kaahlian programming.
Proyék ngagunakeun arsitéktur jaringan neural Transformer dina kombinasi sareng téknik sampling sareng nyaring pikeun ngahasilkeun rupa-rupa varian kode anu teu kaduga anu pakait sareng téks basa alami. Saatos nyaring, clustering sareng ranking, kode kerja anu paling optimal dileungitkeun tina aliran pilihan anu dihasilkeun, anu teras dipariksa pikeun mastikeun yén hasil anu leres dicandak (unggal tugas kompetisi nunjukkeun conto data input sareng hasil anu cocog sareng conto ieu. , anu kedah dicandak saatos ngaéksekusi program).
Pikeun kasarna ngalatih sistem pembelajaran mesin, kami nganggo basa kode anu sayogi di repositori GitHub umum. Saatos nyiapkeun modél awal, fase optimasi dilaksanakeun, dumasar kana kumpulan kode sareng conto masalah sareng solusi anu diusulkeun ku pamilon dina kompetisi Codeforces, CodeChef, HackerEarth, AtCoder sareng Aizu. Dina total, 715 GB kode ti GitHub sareng langkung ti sajuta conto solusi pikeun masalah kompetisi anu biasa dianggo pikeun latihan. Sateuacan ngalih ka generasi kode, téks tugas ngalangkungan fase normalisasi, dimana sadayana anu teu perlu dileungitkeun sareng ngan ukur bagian anu penting.
sumber: opennet.ru