国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

微軟新工具準(zhǔn)確率達(dá)80%?程序員:我謝謝您

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了微軟新工具準(zhǔn)確率達(dá)80%?程序員:我謝謝您。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

微軟宣布推出一種可以提高大型語(yǔ)言模型性能的新工具 Jigsaw?!按笮偷念A(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型(如 GPT-3、Codex 等),可以被調(diào)整為從程序員意圖的自然語(yǔ)言規(guī)范中生成代碼。這種自動(dòng)化模型有可能提高世界上每個(gè)程序員的生產(chǎn)力;但是,由于這些模型可能難以理解程序語(yǔ)義,因此所生成的代碼的質(zhì)量不能得到保證?!?/p>

根據(jù)介紹,Jigsaw 部署了理解程序語(yǔ)法和語(yǔ)義的后處理技術(shù),然后利用用戶反饋來(lái)提高未來(lái)的性能;該工具旨在使用多模式輸入為 Python Pandas API 合成代碼。

Pandas 是數(shù)據(jù)科學(xué)中廣泛使用的 API,具有數(shù)百個(gè)用于 manipulating dataframes 或具有行和列的表的函數(shù)。微軟方面稱,其經(jīng)驗(yàn)表明,隨著這些大型語(yǔ)言模型演變?yōu)楦鶕?jù)意圖合成代碼,Jigsaw 可以在提高系統(tǒng)準(zhǔn)確性方面發(fā)揮重要作用。

微軟新工具準(zhǔn)確率達(dá)80%?程序員:我謝謝您

像 OpenAI 的 Codex 這樣的大型語(yǔ)言模型正在重新定義編程領(lǐng)域。軟件開(kāi)發(fā)人員在解決編程任務(wù)時(shí),可以為預(yù)期的代碼片段提供英文描述,Codex 可以用 Python 或 JavaScript 等語(yǔ)言合成預(yù)期的代碼。但合成的代碼可能不正確,甚至可能無(wú)法編譯或運(yùn)行。Codex 用戶有責(zé)任在使用代碼之前對(duì)其進(jìn)行審查。Jigsaw 團(tuán)隊(duì)解釋稱,通過(guò) Project Jigsaw,其目標(biāo)是使部分審查自動(dòng)化,以提高使用 Codex 等大型語(yǔ)言模型進(jìn)行代碼合成的開(kāi)發(fā)人員的生產(chǎn)力。

微軟認(rèn)為 Jigsaw 可以“完全自動(dòng)化”檢查代碼是否編譯、處理錯(cuò)誤信息以及測(cè)試代碼是否產(chǎn)生開(kāi)發(fā)人員希望輸出的內(nèi)容的整個(gè)過(guò)程?!癑igsaw 將預(yù)期代碼的英文描述以及 I/O 實(shí)例作為輸入。通過(guò)這種方式,它將輸入與相關(guān)的輸出配對(duì);并提供質(zhì)量保證,即輸出的 Python 代碼將在提供的輸入上編譯并產(chǎn)生預(yù)期的輸出?!?/p>

在其 ICSE 2022 論文 Jigsaw:Large Language Models meet Program Synthesis 中,微軟方面在 Python Pandas 上評(píng)估了這種方法。使用 Jigsaw,用戶可以提供對(duì)預(yù)期轉(zhuǎn)換的英文描述、input dataframe 和相應(yīng)的 output dataframe,然后讓 Jigsaw 合成預(yù)期代碼。

Jigsaw 獲取英語(yǔ)查詢并使用適當(dāng)?shù)纳舷挛膶?duì)其進(jìn)行預(yù)處理,以構(gòu)建可以饋送到大型語(yǔ)言模型的輸入。微軟在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),Jigsaw 可以在 30% 的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建正確的輸出。如果代碼失敗,那么修復(fù)過(guò)程在后處理階段開(kāi)始。

在后處理過(guò)程中,Jigsaw 應(yīng)用了三種變換來(lái)修復(fù)代碼。這些轉(zhuǎn)變中的每一個(gè)都是由他們?cè)?GPT-3 和 Codex 中觀察到的故障模式所激發(fā)的。而 GPT-3 和 Codex 失敗的方式都類似,因此 Jigsaw 解決這些失敗模式的后處理對(duì)兩者都很有用。

微軟在各種數(shù)據(jù)集上評(píng)估了 Codex 和 Jigsaw (with Codex),并測(cè)量了準(zhǔn)確率。Codex 給出了約 30% 的開(kāi)箱即用的準(zhǔn)確性,Jigsaw 則將準(zhǔn)確率提高到 60% 以上;通過(guò)用戶反饋,準(zhǔn)確率可提高到 80% 以上。接下來(lái),他們將繼續(xù)致力于完善 Jigsaw,努力將在 Python Pandas API 上的經(jīng)驗(yàn)推廣到其他 API 和其他語(yǔ)言上;在通過(guò)自動(dòng)化提高程序員生產(chǎn)力方面發(fā)揮重要作用。

更多詳情可查看官方博客:Jigsaw fixes bugs in machine-written software - Microsoft Research

?文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-459030.html

到了這里,關(guān)于微軟新工具準(zhǔn)確率達(dá)80%?程序員:我謝謝您的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 語(yǔ)義分割準(zhǔn)確率計(jì)算

    目錄 pytorch版 pytorch準(zhǔn)確率,miou: sklearn版

    2024年02月06日
    瀏覽(25)
  • 深度學(xué)習(xí)提高模型準(zhǔn)確率方法

    深度學(xué)習(xí)提高模型準(zhǔn)確率方法

    我們已經(jīng)收集好了一個(gè)數(shù)據(jù)集,建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并訓(xùn)練了模型,在測(cè)試和驗(yàn)證階段最后得到的準(zhǔn)確率不高不到90%?;蛘邲](méi)有達(dá)到業(yè)務(wù)的期望(需要100%)。 下面列舉一些提高模型性能指標(biāo)的策略或技巧,來(lái)提高模型的準(zhǔn)確率。 使用更多數(shù)據(jù) 最簡(jiǎn)單的方法就是增加數(shù)據(jù)集

    2024年02月03日
    瀏覽(89)
  • 語(yǔ)音識(shí)別的挑戰(zhàn):如何提高準(zhǔn)確率

    語(yǔ)音識(shí)別,也被稱為語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本(Speech-to-Text),是一種將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本信息的技術(shù)。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,如智能家居、智能汽車、語(yǔ)音助手、語(yǔ)音搜索等。然而,語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)仍然面臨著許多挑戰(zhàn),其中最大

    2024年02月02日
    瀏覽(22)
  • 自然語(yǔ)言處理學(xué)習(xí)筆記(八)———— 準(zhǔn)確率

    自然語(yǔ)言處理學(xué)習(xí)筆記(八)———— 準(zhǔn)確率

    目錄 1.準(zhǔn)確率定義 2.混淆矩陣與TP/FN/FP/TN 3. 精確率 4.召回率 5.F1值 6.中文分詞的P、R、F1計(jì)算 7.實(shí)現(xiàn) 1.準(zhǔn)確率定義 ????????準(zhǔn)確率是用來(lái)衡量一個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確程度的值,可以理解為一系列評(píng)測(cè)指標(biāo)。當(dāng)預(yù)測(cè)與答案的數(shù)量相等時(shí),準(zhǔn)確率指的是系統(tǒng)做出正確判斷的次數(shù)除以總

    2024年02月09日
    瀏覽(22)
  • 目前各類型準(zhǔn)確率最高的圖像識(shí)別算法

    1、目標(biāo)檢測(cè) :截至2021年,最準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)算法是YOLOv4,它在COCO數(shù)據(jù)集上的mAP(平均平均精度)得分為43.5%。 2、圖像分類 :截至2021年,最準(zhǔn)確的圖像分類算法是EfficientNet-L2,它在ImageNet數(shù)據(jù)集上的top-1精度最高,達(dá)到90.4%。 3、語(yǔ)義分割 :截至2021年,最準(zhǔn)確的語(yǔ)義分割算法是u

    2024年02月13日
    瀏覽(23)
  • 識(shí)別準(zhǔn)確率竟如此高,實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)

    識(shí)別準(zhǔn)確率竟如此高,實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)

    本文將介紹一個(gè)準(zhǔn)確率非常高的語(yǔ)音識(shí)別框架,那就是FunASR,這個(gè)框架的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)超過(guò)幾萬(wàn)個(gè)小時(shí),經(jīng)過(guò)測(cè)試,準(zhǔn)確率非常高。本文將介紹如何啟動(dòng)WebSocket服務(wù)和Android調(diào)用這個(gè)服務(wù)來(lái)實(shí)時(shí)識(shí)別,一邊說(shuō)話一邊出結(jié)果。 安裝Pytorch。 使用conda安裝ffmpeg等一些庫(kù)。 安裝其他依

    2024年02月07日
    瀏覽(18)
  • Resnet18訓(xùn)練CIFAR10 準(zhǔn)確率95%

    準(zhǔn)確率 95.31% 幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn): 1、改模型:原始的resnet18首層使用的7x7的卷積核,CIFAR10圖片太小不適合,要改成3x3的,步長(zhǎng)和padding都要一并改成1。因?yàn)閳D太小,最大池化層也同樣沒(méi)用,刪掉。最后一個(gè)全連接層輸出改成10。 2、圖片增強(qiáng)不要太多,只要訓(xùn)練集和驗(yàn)證集結(jié)果沒(méi)有出

    2024年02月02日
    瀏覽(28)
  • 深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率提升之天花板分析

    深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率提升之天花板分析

    OCR文字識(shí)別流水線主要分為三個(gè)模塊:文字檢測(cè)-字符分割-字符識(shí)別 訓(xùn)練完成后整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率是72%,需要進(jìn)一步提升準(zhǔn)確率就需要單獨(dú)分析每個(gè)模塊的提升空間。 1)對(duì)于文件檢測(cè)模塊,把訓(xùn)練集的圖像人工確保標(biāo)注準(zhǔn)確的文本位置來(lái)作為輸入,系統(tǒng)準(zhǔn)確率提升到89% 2)對(duì)

    2024年02月12日
    瀏覽(20)
  • 集成學(xué)習(xí)與模型融合:如何提高語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率

    語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,它涉及到自然語(yǔ)言處理、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展也受益于大量的數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算資源的支持。然而,面對(duì)復(fù)雜多樣的語(yǔ)音數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的單模型方法已經(jīng)不能滿

    2024年02月20日
    瀏覽(99)
  • 分類模型評(píng)估:混淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率、ROC

    分類模型評(píng)估:混淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率、ROC

    在二分類問(wèn)題中,混淆矩陣被用來(lái)度量模型的準(zhǔn)確率。因?yàn)樵诙诸悊?wèn)題中單一樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果只有Yes or No,即:真或者假兩種結(jié)果,所以全體樣本經(jīng)二分類模型處理后,處理結(jié)果不外乎四種情況,每種情況都有一個(gè)專門稱謂,如果用一個(gè)2行2列表格描述,得到的就是“混淆

    2024年02月06日
    瀏覽(93)

覺(jué)得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請(qǐng)作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包