Facebook развивает TransCoder для перевода кода с одного языка программирования на другой
6 октября 2020 года
Инженеры из Facebook опубликовали транскомпилятор TransCoder, использующий методы машинного обучения для преобразование исходных текстов с одного высокоуровневого языка программирования на другой. В настоящее время предоставлена поддержка трансляции кода между языками Java, C++ и Python. Например, TransCoder позволяет преобразовать исходные тексты на Java в код на Python, а код на Python в исходные тексты на Java. Наработки проекта реализуют на практике теоретические изыскания по созданию нейронной сети для транскомпиляции код и распространяются под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0, разрешающей применение только для некоммерческих целей.
Реализация системы машинного обучения построена на базе Pytorch. Для загрузки предложены две готовые модели: первая для трансляции C++ -> Java, Java -> C++ и Java -> Python, а вторая для C++ -> Python, Python -> C++ и Python -> Java. Для обучения моделей использовалась исходные тексты проектов, размещённых на GitHub. При желании модели трансляции могут быть созданы и для других языков программирования. Для проверки качества трансляции подготовлена коллекция unit-тестов, а также тестовый набор, включающий 852 параллельных функций.
Утверждается, что по точности преобразования TransCoder значительно превосходит коммерческие трансляторы, использующие методы на основе правил преобразования, и в процессе работы позволяет обойтись без экспертной оценки знатоков исходного и целевого языка. Большую часть ошибок, возникающий при работе модели, удаётся устранить через добавление простых ограничений в декодировщик, позволяющих гарантировать, что генерируемые функции будут синтаксически корректны.
Исследователями предложена новая архитектура нейронной сети «Transformer» для моделирования последовательностей, в которой рекуррентность заменена «вниманием» (seq2seq model with attention), что позволяет избавиться от некоторых зависимостей в вычислительном графе и распараллелить то, что раньше не поддавалось распараллеливанию. Для всех поддерживаемых языков применяется единая общая модель, при тренировке которой использовались три принципа, предложенные в работе Guillaume Lample — инициализация, моделирование языка и обратный перевод.
Источники править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
