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我们总是将元数据作为Transformer的输入 。这包括问题的编程语言难度等级 。一些问题的标签与解决方案在训练时是否正确?他们显然知道这些字段的值是什么 , 但是在测试时他们并不知道什么是酷炫的 , 那就是他们实际上可以在测试时将不同的内容输入到这些字段中以影响生成的代码 。例如 , 你可以控制系统将生成的编程语言 , 甚至影响这种解决方案 。
它尝试生成比如是否尝试动态编程方法或进行详尽搜索的答案 。他们在测试时发现有帮助的是 , 当他们对 100 万个解决方案的初始池进行抽样时 , 是将其中的许多字段随机化 。通过在这个初始池中拥有更多的多样性 , 其中一个代码脚本更有可能是正确的 。
参考链接:
1. https://www.youtube.com/watch?v=YjsoN5aJChA
2. https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/slwh69/p_alphacode_explained/
3. https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf
4. https://www.deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode
【code82别克故障代码 code】
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