Вчені пояснили, що системи штучного інтелекту та машинне навчання останніми роками стають
«Нам потрібен свій ImageNet, який можедосліджувати інноваційні ідеї і відображати їх в різних алгоритмах, - відзначили дослідники. - CodeNet - це, по суті, ImageNet для комп'ютерів. Це великий набір даних, призначений для навчання систем AI / ML перекладу коду і складається з 14 млн фрагментів і 500 млн рядків на більш ніж 55 старих і активних мовами - від COBOL і FORTRAN до Java, C ++ і Python ».
Вони пояснили, що набір даних побудований такимчином, що він дозволяє здійснювати двонаправлений переклад. Тобто користувач може взяти застарілий код, яким часто користуються в банківській і державній сферах, і перевести його на Java і іншу мову.
Новомовець, міжслов'янська та есперанто: як наука штучно створює мови
Вчені пояснили, що набір даних складається збезліч видів змагань з програмування і різноманітних задач - деякі з них більш просунуті, деякі - більш академічні. Причому ці мови використовувалися протягом останніх півтора десятиліть у багатьох з цих змагань, рішення яких представляли тисячі студентів.
Користувачі також можуть запускати окремішматки коду «для вилучення метаданих та перевірки результатів генеративних моделей ІІ на коректність». Це дозволить дослідникам програмувати еквівалентні частини коду при перекладі однієї мови програмування на іншу.
Вчені додали, що їх розробка важлива дляавтоматизованого міркування і прийняття рішень, з можливістю пояснення цих рішень. Фактично, це така ж гілка розвитку моделей, як і комп'ютерний зір і обробка природних мов.
Читати далі
Інтенсивність нового потужного лазера можна порівняти з падаючим на Землю світлом Сонця
Фізики створили аналог чорної діри і підтвердили теорію Хокінга. До чого це призведе?
Створено першу точна карта світу. Що не так з усіма іншими?