Linguacodus ist ein innovatives Framework, das darauf abzielt, die Herausforderung der nahtlosen Übersetzung von natürlichsprachlichen Beschreibungen in ausführbaren Code zu bewältigen. Es verwendet eine dynamische Pipeline, die natürlichsprachliche Aufgabenbeschreibungen iterativ in Code durch hochrangige Datenverarbeitungsanweisungen transformiert.
Der Kern von Linguacodus ist ein feingejustetes Large Language Model (LLM), das in der Lage ist, verschiedene Lösungen für unterschiedliche Probleme zu bewerten und die am besten geeignete Lösung für eine gegebene Aufgabe auszuwählen. In dieser Arbeit wird der Feinabstimmungsprozess detailliert beschrieben und erläutert, wie natürlichsprachliche Beschreibungen in funktionalen Code übersetzt werden können.
Linguacodus stellt einen erheblichen Fortschritt in Richtung automatisierter Codegenerierung dar und überbrückt effektiv die Lücke zwischen Aufgabenbeschreibungen und ausführbarem Code. Es verspricht große Fortschritte für die Weiterentwicklung von Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen.
Darüber hinaus schlagen wir einen Algorithmus vor, der in der Lage ist, eine natürliche Beschreibung einer ML-Aufgabe mit minimaler menschlicher Interaktion in Code umzuwandeln. In umfangreichen Experimenten auf einem riesigen Datensatz von Maschinenlerncode, der von Kaggle stammt, zeigen wir die Wirksamkeit von Linguacodus. Die Untersuchungen heben sein Potenzial für Anwendungen in verschiedenen Bereichen hervor und betonen seine Auswirkungen auf das angewandte maschinelle Lernen in verschiedenen Wissenschaftsfeldern.
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