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Facebook的AI研究團隊開發(fā)了一種神經(jīng)轉(zhuǎn)編譯器

倩倩 ? 來源:文財網(wǎng) ? 2020-07-22 15:23 ? 次閱讀
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僅一周多的時間,您中的大多數(shù)人就會聽說Facebook的AI研究團隊(FAIR)開發(fā)了一種神經(jīng)轉(zhuǎn)編譯器,該代碼使用“無監(jiān)督翻譯 ” 將高級編程語言(如C ++,PythonJava,Cobol)的代碼轉(zhuǎn)換為另一種語言。傳統(tǒng)的方法是標記源語言并將其轉(zhuǎn)換為抽象語法樹(AST),反編譯器將根據(jù)定義翻譯的手寫規(guī)則(例如抽象或上下文)將其用于轉(zhuǎn)換為所選的目標語言。沒有丟失。

在過去的幾十年中,神經(jīng)語言翻譯取得了如此重大的進步,以至于盡管只有足夠的并行語料庫才是唯一的限制,但是這些神經(jīng)模型往往要比硬編碼的手寫規(guī)則好得多。

這已通過“無監(jiān)督的ML翻譯”方法得到了更大程度的解決,其中Facebook的研究團隊使用了來自Github的不同編程語言的大量單語源代碼庫來訓(xùn)練模型。

這使許多組織感到寬慰,尤其是在保險,政府和銀行部門,他們繼續(xù)使用舊版應(yīng)用程序,而這些應(yīng)用程序幾乎沒有增強或微調(diào)的空間,因為它們是由真正熟練的程序員在過去的美好時光中編寫的— COBOL ,Pascal,F(xiàn)ortran等。

盡管編程語言已經(jīng)隨著時間的流逝而發(fā)展,但是從一種代碼庫移植到更高效或更現(xiàn)代的語言(如Java,Swift,Ruby,python)卻是真正的痛苦,因為它需要源語言和目標語言方面的專業(yè)知識。例如,有報道稱,澳大利亞聯(lián)邦銀行花費了高達7.5億美元,并在五年內(nèi)將其核心軟件從大型機上的COBOL遷移到了現(xiàn)代平臺上。

基于規(guī)則的翻譯實現(xiàn)起來很復(fù)雜,靈活性和解釋性較差。Facebook的Transcoder可以解決長期存在的問題。

FAIR代碼轉(zhuǎn)換器的主要組件

FAIR轉(zhuǎn)碼器基于一種變壓器架構(gòu),包括一個編碼器和一個解碼器,基于“注意就是您所需要的”論文。FAIR轉(zhuǎn)碼器依賴于單個模型進行編碼和解碼,并且基于3個原理:

屏蔽語言模型預(yù)訓(xùn)練

去噪自動編碼

回譯

1. 屏蔽語言模型預(yù)訓(xùn)練

掩蔽語言預(yù)訓(xùn)練模型基于BERT論文,該模型訓(xùn)練編碼器從源代碼中識別出掩蔽標記。訓(xùn)練編碼器以理解編程構(gòu)造,以便在屏蔽某些令牌時識別丟失的令牌并對其進行重構(gòu)。

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