செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் மனித மட்டத்தில் கணினி மற்றும் பலகை விளையாட்டுகளை விளையாடும் திறன் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் கட்டுமானத்திற்காக அறியப்பட்ட DeepMind நிறுவனம், குறியீட்டை உருவாக்குவதற்கான இயந்திர கற்றல் அமைப்பை உருவாக்கி வரும் ஆல்பாகோட் திட்டத்தை வழங்கியது. கோட்ஃபோர்ஸ் தளத்தில் நிரலாக்கப் போட்டிகளில் பங்கேற்று சராசரி முடிவைக் காட்டுதல். மேம்பாட்டின் முக்கிய அம்சம், பைதான் அல்லது சி++ இல் குறியீட்டை உருவாக்கும் திறன் ஆகும், இது ஆங்கிலத்தில் உள்ள சிக்கல் அறிக்கையுடன் உரையை உள்ளீடாக எடுத்துக்கொள்கிறது.
கணினியை சோதிக்க, 10க்கும் மேற்பட்ட பங்கேற்பாளர்களுடன் 5000 புதிய கோட்ஃபோர்ஸ் போட்டிகள் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டன, இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் பயிற்சி முடிந்த பிறகு நடத்தப்பட்டது. பணிகளை முடிப்பதன் முடிவுகள், இந்த போட்டிகளின் மதிப்பீட்டின் நடுவில் (54.3%) உள்ளிட ஆல்பகோட் அமைப்பு அனுமதித்தது. AlphaСode இன் ஒட்டுமொத்த மதிப்பீடு 1238 புள்ளிகளாக இருந்தது, இது கடந்த 28 மாதங்களில் குறைந்தபட்சம் ஒருமுறை போட்டிகளில் பங்கேற்ற அனைத்து Codeforces பங்கேற்பாளர்களிடையே முதல் 6% க்குள் நுழைவதை உறுதி செய்கிறது. இந்த திட்டம் இன்னும் வளர்ச்சியின் ஆரம்ப கட்டத்தில் உள்ளது மற்றும் எதிர்காலத்தில் உருவாக்கப்பட்ட குறியீட்டின் தரத்தை மேம்படுத்த திட்டமிடப்பட்டுள்ளது, அத்துடன் குறியீட்டை எழுதுவதற்கு உதவும் அமைப்புகள் அல்லது பயன்பாட்டு மேம்பாட்டு கருவிகளை நோக்கி ஆல்பாகோடை உருவாக்க திட்டமிடப்பட்டுள்ளது. நிரலாக்க திறன் இல்லாதவர்களால் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
இயற்கை மொழி உரையுடன் தொடர்புடைய பல்வேறு கணிக்க முடியாத குறியீடு மாறுபாடுகளை உருவாக்க, மாதிரி மற்றும் வடிகட்டுதல் நுட்பங்களுடன் இணைந்து டிரான்ஸ்ஃபார்மர் நியூரல் நெட்வொர்க் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. வடிகட்டுதல், கிளஸ்டரிங் மற்றும் தரவரிசைப்படுத்துதல் ஆகியவற்றிற்குப் பிறகு, உருவாக்கப்பட்ட விருப்பங்களின் ஸ்ட்ரீமில் இருந்து மிகவும் உகந்த செயல்பாட்டுக் குறியீடு அகற்றப்படுகிறது, இது சரியான முடிவு பெறப்பட்டதா என்பதை உறுதிப்படுத்த சரிபார்க்கப்படுகிறது (ஒவ்வொரு போட்டி பணியும் உள்ளீட்டுத் தரவின் எடுத்துக்காட்டு மற்றும் இந்த எடுத்துக்காட்டுடன் தொடர்புடைய முடிவு ஆகியவற்றைக் குறிக்கிறது. , இது நிரலை இயக்கிய பிறகு பெறப்பட வேண்டும்).
இயந்திர கற்றல் அமைப்பை தோராயமாக பயிற்றுவிக்க, பொது கிட்ஹப் களஞ்சியங்களில் கிடைக்கும் குறியீட்டு அடிப்படையைப் பயன்படுத்தினோம். ஆரம்ப மாதிரியைத் தயாரித்த பிறகு, கோட்ஃபோர்ஸ், கோட்செஃப், ஹேக்கர் எர்த், அட்கோடர் மற்றும் ஐசு போட்டிகளில் பங்கேற்பாளர்களால் முன்மொழியப்பட்ட சிக்கல்கள் மற்றும் தீர்வுகளின் எடுத்துக்காட்டுகளுடன் குறியீட்டின் தொகுப்பின் அடிப்படையில் ஒரு தேர்வுமுறை கட்டம் மேற்கொள்ளப்பட்டது. மொத்தத்தில், GitHub இலிருந்து 715 GB குறியீடு மற்றும் வழக்கமான போட்டிச் சிக்கல்களுக்கான தீர்வுகளின் ஒரு மில்லியனுக்கும் அதிகமான எடுத்துக்காட்டுகள் பயிற்சிக்காகப் பயன்படுத்தப்பட்டன. குறியீடு உருவாக்கத்திற்குச் செல்வதற்கு முன், பணி உரையானது இயல்பாக்குதல் கட்டத்தில் சென்றது, இதன் போது தேவையற்ற அனைத்தும் அகற்றப்பட்டு குறிப்பிடத்தக்க பகுதிகள் மட்டுமே எஞ்சியுள்ளன.
ஆதாரம்: opennet.ru