Les scientifiques ont expliqué que les systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique sont en train de devenir
«Nous avons besoin de notre propre ImageNet, qui peutexplorer des idées innovantes et les refléter dans divers algorithmes, ont noté les chercheurs. - CodeNet est, en fait, ImageNet pour les ordinateurs. Il s'agit d'un vaste ensemble de données pour enseigner aux systèmes AI / ML à traduire du code, composé de 14 millions de blocs et de 500 millions de lignes dans plus de 55 langages hérités et actifs - de COBOL et FORTRAN à Java, C ++ et Python. "
Ils ont expliqué que l'ensemble de données est construit comme çade manière à permettre la traduction bidirectionnelle. Autrement dit, l'utilisateur peut prendre du code obsolète, qui est souvent utilisé dans les banques et le gouvernement, et le traduire en Java et dans un autre langage.
Novlangue, interslave et espéranto : comment la science crée artificiellement des langues
Les scientifiques ont expliqué que l'ensemble de données se compose dede nombreux types de concours de programmation et toutes sortes de problèmes - certains plus avancés, d'autres plus académiques. De plus, ces langues ont été utilisées au cours de la dernière décennie et demie dans nombre de ces concours, dont les solutions étaient représentées par des milliers d'étudiants.
Les utilisateurs peuvent également exécuter desmorceaux de code «pour extraire les métadonnées et vérifier l'exactitude des résultats des modèles d'IA génératifs». Cela permettra aux chercheurs de programmer des morceaux de code équivalents lors de la traduction d'un langage de programmation à un autre.
Les scientifiques ont ajouté que leur développement est important pourraisonnement et prise de décision automatisés, avec la capacité d'expliquer ces décisions. En fait, il s'agit de la même branche du développement de modèles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
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