Google DeepMind представляет AlphaCode 2 искусственный интеллект (AI) система, использующая силу модели Gemini для замечательного прогресса в области превосходства в конкурентном программировании
Google DeepMind представляет AlphaCode 2 новаторская искусственная интеллектуальная (AI) система, использующая мощность модели Gemini для впечатляющего прогресса в области конкурентного программирования
В области машинного обучения произошли невероятные прорывы в создании и понимании текстовой информации. Однако новые инновации в решении проблем ограничиваются относительно простыми арифметическими и программными задачами. Соревновательное программирование, которое представляет собой трудную оценку навыков программирования и требует написания кодовых решений для сложных проблем в ограниченный период времени, требует глубокого анализа, логического мышления и тщательного понимания алгоритмов и концепций программирования.
В свежем релизе Google DeepMind представил AlphaCode 2 с целью решения интеллектуальных задач и развития сферы соревновательного программирования. Как улучшение AlphaCode, которая представляет собой игру, требующую быстроты и точности, AlphaCode 2 повысил планку и изменил правила игры. Эта искусственная интеллектуальная система основана на мощной модели Gemini, созданной в 2023 году командой Gemini Google, что обеспечивает ее продвинутые возможности рассуждения и решения проблем.
Команда сообщает, что архитектура AlphaCode 2 основана на мощных моделях больших языков и продвинутой системе поиска и переранжировки, разработанной специально для соревновательного программирования. Она включает семейство моделей политики, генерирующих образцы кода, механизм генерации, способствующий разнообразию, фильтрующий механизм, удаляющий несоответствующие образцы, алгоритм кластеризации, удаляющий излишки, и модель оценивания, выбирающая лучших кандидатов.
- Искусственный интеллект и изменение климата
- Знакомьтесь с DeepCache простым и эффективным алгоритмом ускорения для динамического сжатия моделей диффузии во время выполнения.
- Meta AI представляет EfficientSAM младшего брата SAM с 20 раз меньшим количеством параметров и 20 раз быстрее выполнением времени
Первым шагом в процессе является модель Gemini Pro, которая стала основой AlphaCode 2. Она проходит два этапа тщательной подгонки с использованием целевой тренировки GOLD. Первый этап сосредоточен на новой версии набора данных CodeContests с множеством проблем и примерами кода, созданными людьми, в результате чего создается семейство отреферированных моделей, каждая из которых специально подходит для решения множества сложностей, с которыми сталкиваются в соревновательном программировании.
AlphaCode 2 использовал всестороннюю и обдуманную стратегию выборки. Система генерирует до миллиона образцов кода для каждой задачи и способствует разнообразию, присваивая каждому образцу случайный параметр температуры. Для AlphaCode 2 использовались высококачественные образцы на языке C++ с помощью Gemini.
При оценке AlphaCode 2 продемонстрировал свои способности в недавнем тесте на платформе Codeforces, которая является известной ареной для соревновательного программирования. AlphaCode 2 смог решить поразительные 43% проблем всего за десять попыток. По сравнению с предшественником AlphaCode, который решал 25% проблем в сравнимых условиях, это является значительным прогрессом. AlphaCode 2 теперь находится в 85-м процентиле в среднем и превосходит медианного конкурента, оперируя на уровне, который ранее считался недоступным для искусственного интеллекта.
В заключение, AlphaCode 2 – это невероятное достижение в соревновательном программировании, показывающее, как можно использовать системы искусственного интеллекта для решения сложных проблем. Достижения системы являются технологическим прорывом и демонстрируют возможность сотрудничества между людьми и программистами, работающими с искусственным интеллектом, чтобы расширить границы программирования.
