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AlphaCode:深度学习模型在竞技编程中的应用

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2023-11-29 10:13:10

AlphaCode:深度学习模型在竞技编程中的应用

本文介绍了AlphaCode在编程竞赛中的表现,以及其基于自监督学习和编码器-解码器转换器架构的开发过程。

在编程竞赛中,主要考察的就是程序员通过经验进行批判性思维,为不可预见的问题创建解决方案的能力。而AlphaCode基于自监督学习和编码器-解码器转换器架构开发,使用基于Transformer的语言模型生成代码,然后巧妙地筛出一小部分可用的程序,解决了CodeContests数据集中29.6%的编程问题,其中66%是在第一次提交时解决的。

AlphaCode的学习系统分为预训练、微调、采样与评估三个环节,通过过滤和聚类的方法选出10个最好的样本进行提交。不过,无论AlphaCode是否真的能「理解」编程问题,它的确在代码竞赛方面达到了人类的平均水平。

这些模型优雅地利用现代机器学习,将问题的解决方案表达为代码,展示了深度学习模型在需要批判性思维的任务中的潜力。在未来,还会诞生更多解决问题的强大AI,或许这一天已经不远了。

本页网址:https://www.xinzhibang.net/article_detail-21403.html

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