|
GraphTyper: Вывод типов из графовой репрезентации кода посредством нейронных сетей
Г. А. Арутюнов, С. М. Авдошин Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)
Аннотация:
Несмотря на то, что программирование – это творческий процесс, достаточно много времени уходит на решение рутинных задач. Как и в других индустриях в сфере информационных технологий стремятся автоматизировать рутинные задачи. Во многих случаях применяются нейронные сети. Программирование не является исключением: Github заверяют, что уже около 30% кода написано при помощи Copilot. Этот инструмент основан на модели Codex – трансформере, обученном на исходном коде программ. Однако представление кода в виде последовательности, как это сделано в Copilot, не так эффективно. В данной работе мы показали, что использование трансформеров и графового представления кода приводит к очень хорошим результатам даже для маленьких моделей.
Ключевые слова:
нейронные сети; трансформеры; графы; абстрактное синтаксическое дерево.
Образец цитирования:
Г. А. Арутюнов, С. М. Авдошин, “GraphTyper: Вывод типов из графовой репрезентации кода посредством нейронных сетей”, Труды ИСП РАН, 36:4 (2024), 69–80
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/tisp909 https://www.mathnet.ru/rus/tisp/v36/i4/p69
|
|