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AlphaCode——宏观上的推荐（DeepMind）

14位共同一作，74页论文。

认为CodeX只是做了一个简单的 自然语言-程序语言 的翻译任务，AlphaCode要做一个更难的。输入输出为：

方法

流程

模型训练分为预训练和微调，然后预测阶段先大规模采样（召回）得到一百万，然后聚类和过滤得到1000个（粗排），然后选出10个提交（精排）。

数据集

先在Github收集开源代码，经过预处理和清洗后715GB，作为预训练数据集；然后用CodeContests 数据集微调，格式如上图。

模型结构

本文标签： competitionAlphaCodeAI4CodeLevelDeepMind

版权声明：本文标题：【AI4Code最终章】AlphaCode：《Competition-Level Code Generation with AlphaCode》（DeepMind） 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/xitong/1726692912a1080897.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。