Новий підхід робить код від ШІ точнішим

Науковці з MIT розробили новий спосіб підвищення точності коду, згенерованого штучним інтелектом.

Їхня система дозволяє навіть невеликим мовним моделям створювати програмний код, який не лише синтаксично правильний, а й функціонує без помилок.

Джерело: techxplore.com

Замість перевірки готового коду або постійного виправлення його під час генерації, дослідники використовують метод послідовного Монте-Карло, який дозволяє ШІ паралельно створювати кілька версій коду й відкидати хибні варіанти на ранніх етапах.

Як це працює:

• Користувач задає бажану структуру та зміст коду.
• Модель паралельно генерує кілька варіантів.
• Найперспективніші обираються за допомогою «ваг» — ймовірностей правильності.
• В результаті — вищий рівень точності при меншому навантаженні.

Технологію протестували на створенні:

• коду мовою Python,
• SQL-запитів,
• хімічних молекул,
• планів для роботів.

У всіх випадках малі моделі з новою архітектурою перевершили більші комерційні системи, витративши менше обчислювальних ресурсів. Наприклад, одна з відкритих моделей випередила удвічі більшу за розміром закриту систему при створенні коду на Python.

Перспектива: Метод дозволить не лише покращити програмування, а й зробить ШІ-допомогу доступною для непрофесіоналів — наприклад, бізнес-аналітики зможуть писати SQL-запити природною мовою. Також технологія може знайти застосування в аналізі даних, робототехніці та наукових відкриттях.