为了进行微调,AlphaCode使用了一个专门的编程竞赛数据集,叫做CodeContests。 该数据集主要来源于Codeforces,一个大的编程竞赛网站。 除了Codeforces数据外,还爬取了其他竞赛网站和辅助数据,得到了一个较大的数据集。 表一展示了训练、验证和测试数据集的情况: 训练数据集:13,000道题目,每道题目有约两个样例测试。 生...
因为这个地方我们做的是竞赛,所以你的微调数据集呢,也尽量是跟你的竞赛相关。在这个地方,作者说我们为此准备了一个叫做 code Contests 的数据集。这个数据集呢,主要是来自于一个叫做 codeforces 的网站,就是一个现在线上比较大的一个编程竞赛的网站。它也爬了一些别的数据集和一些辅助的数据,然后全部把它放在一起...
CodeContests is a competitive programming dataset for machine-learning. This dataset was used when trainingAlphaCode. AlphaCode has been published inScience, with a preprint onarXiv. It consists of programming problems, from a variety of sources: ...
可以看出 AlphaCode 中有个独特的设置，就是在大规模采样后进行过滤，这大大提高了问题解决率，能够促进更快捷、高效的采样。为了对 AlphaCode 的性能进行评估，研究人员将其在著名的编程竞赛 Codeforces 和 CodeContests 平台上进行了评估。图 | AlphaCode 系统在 10 次 Codeforces 中的排名（越低越好）（来源：arX...
从结果来看,AlphaCode不仅解决了CodeContests数据集中29.6%的编程问题,而且其中有66%是在第一次提交时解决的。(总提交次数限制在10次) 相比起来,传统的Transformer模型求解率都比较低,只有个位数。 对于这个结果,就连Codeforces创始人Mirzayanov都非常惊讶。
为了对 AlphaCode 的性能进行评估,研究人员将其在著名的编程竞赛 Codeforces 和 CodeContests 平台上进行了评估。图| AlphaCode 系统在 10 次 Codeforces 中的排名(越低越好)(来源:arXiv)经过评估,AlphaCode 系统在 10 次 Codeforces 竞赛中,平均排名可达到前 54.3%,也就是已经与平均人类编程者的水平。
DeepMind 估计,AlphaCode 系统的 Codeforces Elo 为 1238,CodeContests 上的每个问题有 100 万个样本,AlphaCode 解决了 34.2%的问题,其过去六个月内只刷了 10 周的题目,就在该网站上竞争的用户中排名前 28%,成绩十分亮眼。 创始人 Mike Mirzayanov 在 DeepMind 分享的一份声明中表示: ...
为了对 AlphaCode 的性能进行评估,研究人员将其在著名的编程竞赛 Codeforces 和 CodeContests 平台上进行了评估。 图| AlphaCode 系统在 10 次 Codeforces 中的排名(越低越好)(来源:arXiv) 经过评估,AlphaCode 系统在 10 次 Codeforces 竞赛中,平均排名可达到前 54.3%,也就是已经与平均人类编程者的水平。 概括来...
在 AlphaCode 的案例中，DeepMind在CodeContests上对系统进行了微调和测试。在10项挑战被输入到AlphaCode系统后，AlphaCode生成大量可能的答案，并像人类竞争者那样运行代码和检查输出，从中筛选出这些答案。论文合著者称，整个过程是自动进行的，没有人为去选择最好的样本。AlphaCode如何实现？AlphaCode包含414亿个参数，...
在AlphaCode 的案例中,DeepMind在CodeContests上对系统进行了微调和测试。 在10项挑战被输入到AlphaCode系统后,AlphaCode生成大量可能的答案,并像人类竞争者那样运行代码和检查输出,从中筛选出这些答案。 论文合著者称,整个过程是自动进行的,没有人为去选择最好的样本。