微软新机器准确率达80%，程序员：我谢谢您嘞~

文 | 白开水

出品 | OSCApache小区（ID：oschina2013)

微软达成协议大受欢迎一种可以减少大型形式语言基本概念效能的新基本功能 Jigsaw。“大型的预训练形式语言基本概念（如 GPT-3、Codex 等），可以被调整为从程序中员图谋的自然形式语言规范里面分解成编译器。这种自动化基本概念有确实减少当今上每个程序中员的生产率；但是，由于这些基本概念确实无法明白程序中文法，因此所分解成的编译器的质量没法想得到必要。”

根据介绍，Jigsaw 部署了明白程序中词汇和文法的这两项新科技，然后利用Gmail种系统来减少未来的效能；该基本功能用以用作多方式也转换为 Python Pandas API 人工合成编译器。Pandas 是样本科学里面广泛用作的 API，兼具数百个用于 manipulating dataframes 或兼具行和列的详见的函数。

微软各个方面指，其成果指出，随着这些大型形式语言基本概念演变为根据图谋人工合成编译器，Jigsaw 可以在减少系统准确度各个方面造就举足轻重作用。

像 OpenAI 的 Codex 这样的大型形式语言基本概念正试图更进一步定义程式设计领域。该软件API在解决问题程式设计任务时，可以为预计的编译器片段提供中文描绘出，Codex 可以用 Python 或 Java 等形式语言人工合成预计的编译器。但人工合成的编译器确实不合理，甚至确实无法编译器或行驶。Codex Gmail有责任在用作编译器之前对其同步进行审查。 Jigsaw 设计团队解释指，通过 Project Jigsaw ，其能够是使之外审查自动化，以减少用作 Codex 等大型形式语言基本概念同步进行编译器人工合成的API的生产率。

微软相信 Jigsaw 可以“完全自动化”健康检查编译器是否编译器、处理错误反馈以及测试编译器是否转化成API期盼编码器的内容的整个过程。“Jigsaw 将预计编译器的中文描绘出以及 I/O 实例作为转换。通过这种形式，它将转换与相关的编码器配对；并提供质量必要，即编码器的 Python 编译器将在提供的转换上编译器并转化成预计的编码器。”

在其 ICSE 2022 博士论文 Jigsaw：Large Language Models meet Program Synthesis 里面， 微软各个方面在 Python Pandas 上评估了这种作法。用作 Jigsaw，Gmail可以提供对预计转换的中文描绘出、input dataframe 和相应的 output dataframe，然后让 Jigsaw 人工合成预计编译器。

Jigsaw 受益美式英语查看并用作适当的上下文对其同步进行预处理，以构建可以馈送到大型形式语言基本概念的转换。微软在科学研究里面发现，Jigsaw 可以在 30% 的间隔时间内创建合理的编码器。如果编译器挫败，那么修复过程在这两项阶段开始。

在这两项过程里面，Jigsaw 应用了三种变换来修复编译器。这些转变里面的每一个都是由他们在 GPT-3 和 Codex 里面掩蔽到的失灵方式也所诱导的。而 GPT-3 和 Codex 挫败的形式都多种不同，因此 Jigsaw 解决问题这些挫败方式也的这两项对两者都很精确。

微软在各种样本集上评估了 Codex 和 Jigsaw (with Codex)，并校准了准确度。Codex 计算出来了达 30% 的拆开即用的准确度，Jigsaw 则将准确度减少到 60% 以上；通过Gmail种系统，准确度可减少到 80% 以上。接下来，他们将继续致力于充实 Jigsaw，奋斗将在 Python Pandas API 上的成果推广到其他 API 和其他形式语言上；在通过自动化减少程序中员生产率各个方面造就举足轻重作用。

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对于微软大受欢迎会程式设计的 AI ，然后又让 AI 学会编译器审计，如今准去率还达到 80%，有网上详见示：程序中员们啊，本是同根生，相煎何太急。你怎么看呢？评论者区等你~

我Apache的该软件必需我做为有钱人

噢，老天爷！不属于Java的协程终于来了！

Apache原作者去世后，编译器谁来承传？

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