DeepMind发布竞赛级代码生成系统AlphaCode，可与人类程序员竞争

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2023-07-06 05:06:28

AlphaCode：竞赛级的AI代码生成系统

近年来，人工智能编程系统的开发取得了很大进展，例如去年OpenAI发布了Codex，一个能自己编程的AI。最近，DeepMind发布了一个名为AlphaCode的代码生成系统，并声称可与人类相匹敌。AlphaCode使用编程竞赛平台Codeforces来测试其性能。

AlphaCode包含414亿个参数，大约是Codex的4倍，训练数据集是715.1GB。研究者在选定的公共GitHub代码上预先训练模型，并在相对较小的竞争性编程数据集上对其进行微调。在评估的时候，研究人员为每个问题创建了大量的C++和Python程序，然后对这些解决方案进行筛选、聚类和重新排序，并将这些解决方案提交给一个由10个候选程序组成的小集合，供外部评估。这个自动化系统取代了人类竞争对手的调试、编译、通过测试和最终提交的反复试验过程。

AlphaCode给出的解决方案可在竞赛中击败46%的参赛者。在10项挑战被输入到AlphaCode系统后，AlphaCode生成大量可能的答案，并像人类竞争者那样运行代码和检查输出，从中筛选出这些答案。论文合著者称，整个过程是自动进行的，没有人为去选择最好的样本。

AlphaCode目前所拥有的技能只适用于具有竞争性编程领域，但它的能力为创造未来的工具打开了大门，这些工具将使编程变得更容易被人们接受，并且有朝一日可以完全实现自动化。对于终端用户来说，这些系统的工作方式就像Gmail的智能撰写功能一样，无论你在写什么，它都能指导你。

尽管AlphaCode的水平不一定能代表一般编程人员所面临的编程任务，但可以说明自主编程向前迈出了重要的一步。

AlphaCode如何实现？AlphaCode和GPT-3一样，前者也同样基于Transforme语言模型的人工智能体系结构，它特别擅长解析顺序文本，包括自然语言和代码。AlphaCode的表现堪比一个有前途的新竞争对手。

然而，人工智能编码系统还存在一些局限性，例如AlphaCode并不总是为每种语言生成语法正确的代码，在动态编程方面，AlphaCode的表现也更差。此外，可能存在偏见问题和安全问题。虽然人工智能编码系统还不能完全替代人类程序员的工作，但它们将使编程变得更容易被人们接受，并且有朝一日可以完全实现自动化。

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