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絕對編程,與AI結對編程式是什么體驗 Copilot vs AlphaCode, Codex, GPT-3

絕對編程,與AI結對編程式是什么體驗 Copilot vs AlphaCode, Codex, GPT-3

Deepmind 的 AlphaCode 通過在前 54% 的人類編碼人員中進行測試而成為頭條新聞。GitHub 的 Copilot 能否跟上 AlphaCode 的自動化編程?
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劍橋大學進行的一項研究表明,開發人員的大部分時間都花在了調試上。這項耗時的任務每年花費軟件行業約 3000 億美元。Deepmind 最新的基于人工智能的代碼開發和分析工具通過自動化開發人員的日常和耗時的任務來降低此類成本。

與建議代碼的GitHub Copilot相比,AlphaCode能夠分析算法并生成具有競爭力的復雜程序,不僅沒有錯誤,而且與其描述相對應。

DeepMind 的開發人員通過在競爭性編程網站上測試 AlphaCode 的潛力來測試它,在這些網站上,人類開發人員會遇到編程問題并根據他們的結果進行排名。

1. AlphaCode——自主程序員

AlphaCode 是一個基于Transformer的語言模型,由 414 億個參數組成。它是一種語言模型,其大小是 GitHub Copilot 的語言模型Codex的四倍,只能解析 120 億個參數。AlphaCode 的架構基于三個部分:

  1. 數據——人工智能工具由公共 GitHub 存儲庫提供數據。
  2. 學習——然后該工具對數據集進行訓練,并根據任務要求對其進行校準(例如,Codeforces 的競爭性編程)。
    3。 抽樣和評估——在這里,人工智能工具對每個問題的程序變化進行大規模抽樣。然后通過過濾和聚類過程,將程序排列成 10 個解決方案的小子集,提交給外部評估。

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圖:AlphaCode 工作流程圖 資料來源:deepmind.com

AlphaCode 的 AI 系統使用多種編程語言進行了預訓練,包括 C++、C#、Go、Java、JavaScript、Lua、PHP、TypeScript、Ruby、Scala、Rust 和 Python。該數據集包含大約 715GB 的代碼及其描述。

2. AlphaCode 經受考驗

人工智能工具參加了 Codeforces 上的競爭性編碼比賽,這是一個舉辦編碼比賽的流行平臺。該平臺每周分享問題,并借助一種算法對參與者進行排名,該算法與用于對棋手排名的 Elo 評級系統類似。AlphaCode 選擇了 10 個來自不同開發階段的不同測試問題。人工智能工具在參加比賽的參與者中估計排名前 54%,從而證明 AlphaCode 的代碼生成系統在競爭水平上取得了成果。AlphaCode 生成代碼的能力在下面給出的 Codeforces 問題之一的示例中得到了證明:
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圖: AlphaCode 面臨 的問題是,通過按退格鍵而不是書寫來找出將一個短語轉換為另一個短語的可能性。
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圖:AlphaCode 讀取問題邏輯并生成符合預期的代碼后生成的解決方案。

Codeforces 的創始人Mike Mirzayanov表達了他的驚訝,他說:“我持懷疑態度,因為即使在簡單的競爭問題中,通常不僅需要實現算法,而且(這是最困難的部分)發明它. AlphaCode 成功地達到了一個有前途的新競爭對手的水平。” Mike 進一步補充說:“我可以肯定地說 AlphaCode 的結果超出了我的預期。”

4. GPT-3 架構

實際上就是Transformer的Decoder
GPT-3 用了1750億個參數訓練
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共同體c語言。在這里插入圖片描述

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4. GitHub Copilot 架構和性能

GitHub Copilot 是在GPT-3的肩膀上建立起來的Codex,增對Coding的NLP

Codex 架構
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Codex的準確率遠超GPT-3
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ai編程入門。OpenAI 的 AI 代碼建議工具 GitHub Copilot 在自然語言處理 (NLP) 模型 Codex 上運行,該模型是 GPT-3 的增強版本。雖然它的構建是為了實現與 AlphaCode 相似的目標,但 Copilot 似乎前路艱難。以下是這兩種代碼生成工具之間的一些區別。

  1. 訓練——GitHub Copilot 的 AI Codex 經過訓練可識別 120 億個參數,而 AlphaCode 的基于 AI 的代碼生成模型使用 400 億個參數進行訓練。這將 AlphaCode 的性能提高了四倍。
  2. 建議與生成:雖然 GitHub Copilot 旨在幫助程序員編寫基本的代碼部分,但 AlphaCode 能夠生成完整的復雜程序。
  3. 復雜性——雖然這兩種 AI 工具都處于開發的初期階段,但 GitHub Copilot 建議使用簡單邏輯的基本代碼,而 AlphaCode 經過測試以產生具有競爭力的復雜算法。

參考

https://analyticsindiamag.com/copilot-vs-alphacode-the-race-for-coding-supremacy/

https://arxiv.org/pdf/1907.05774.pdf

https://arxiv.org/pdf/2111.08489.pdf

https://arxiv.org/pdf/2107.03374.pdf

https://www.nshth.com/cplus/313075.html
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