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用于了解多种编码任务的代码数据集的大规模AI

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Project Codenet是由IBM开发的大型数据集,旨在将AI教授到代码,它由大约1400万的代码示例和约500万行的代码组成,其中包括55种以上不同的编程语言,从C ++,Java,Python等现代语言中,然后转到COBOL,PASCAL和FORTRAN等旧语言。

AI的代码有望从概念证明过渡到广泛采用。为了提供这样一个转折点的催​​化剂,IBM Research的研究人员推出了Project Codenet,这是一种用于基准测试和实验的大型数据集。与Imagenet相似的项目Codenet具有许多特征(大规模,发呆等),这是一个庞大的图像数据集,该数据集对计算机视觉研究领域产生了巨大影响。 Project Codenet是一个大型数据集,其中大约有1400万个代码样本,每个代码样本都是针对4000个编码问题之一的预期解决方案。 Project Codenet的目标是为AI进行代码,Imagenet为计算机视觉所做的事情。

资料来源:https://research.ibm.com/blog/codenet-ai-for-code

原文:

Project CodeNet is a large dataset developed by IBM aimed at teaching AI to code, it consists of some 14M code samples and about 500M lines of code in more than 55 different programming languages, from modern ones like C++, Java, Python, and Go to legacy languages like COBOL, Pascal, and FORTRAN.

AI for Code is poised to transition from proof-of-concept to widespread adoption. To provide a catalyst for such a tipping point, researchers at IBM Research have introduced Project CodeNet, a large-scale dataset for benchmarking and experimentation. Project CodeNet has many characteristics (large scale, diveristy, etc.) similar to ImageNet, a huge dataset for imagery that had a dramatic impact on the field of computer vision research. Project CodeNet is a large scale dataset with approximately 14 million code samples, each of which is an intended solution to one of 4000 coding problems. Project CodeNet aims to do for AI for Code what ImageNet did for computer vision.

Source: https://research.ibm.com/blog/codenet-ai-for-code

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