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。

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