科学者たちは、人工知能システムと機械学習が
「独自のImageNetが必要です。革新的なアイデアを探求し、それらをさまざまなアルゴリズムに反映させると、研究者たちは指摘しました。 -実際、CodeNetはコンピューター用のImageNetです。これは、AI / MLシステムにコードを変換するように教えるための大規模なデータセットであり、COBOLやFORTRANからJava、C ++、Pythonまで、55を超えるレガシー言語とアクティブ言語の1400万チャンクと5億行で構成されています。」
彼らは、データセットがこのように構築されていると説明しました双方向の翻訳を可能にする方法で。つまり、ユーザーは、銀行や政府でよく使用される古いコードを取得して、Javaや別の言語に翻訳することができます。
ニュースピーク、スラブ間、エスペラント:科学はいかにして言語を人工的に創り出すか
科学者は、データセットがで構成されていると説明しました多くの種類のプログラミングコンテストとあらゆる種類の問題-いくつかはより高度で、いくつかはより学術的です。さらに、これらの言語は過去10年半にわたってこれらのコンテストの多くで使用されており、そのソリューションは数千人の学生によって代表されていました。
ユーザーは個別に実行することもできます「メタデータを抽出し、生成AIモデルの結果が正しいかどうかを確認するための」コードのチャンク。これにより、研究者は、あるプログラミング言語を別のプログラミング言語に翻訳するときに、同等のコードをプログラムすることができます。
科学者たちは、彼らの発達が自動推論と意思決定、これらの決定を説明する機能。実際、これはコンピュータービジョンや自然言語処理と同じモデル開発の分野です。
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