Google DeepMind presenta AlphaCode 2 Un sistema de inteligencia artificial (IA) que utiliza el poder del modelo Gemini para un notable avance en la excelencia de la programación competitiva.

Google DeepMind presenta AlphaCode 2 Un avance destacado en la excelencia de la programación competitiva con sistema de inteligencia artificial (IA) basado en el potente modelo Gemini.

El campo del aprendizaje automático ha experimentado avances increíbles en la producción y comprensión de datos textuales. Sin embargo, las nuevas innovaciones en la resolución de problemas se limitan a problemas relativamente sencillos de aritmética y programación. La programación competitiva, que es una evaluación exigente de habilidades de codificación que requiere que los competidores escriban soluciones de código para problemas complejos en un tiempo limitado, requiere una gran cantidad de pensamiento crítico, razonamiento lógico y una comprensión exhaustiva de algoritmos y conceptos de codificación.

En un lanzamiento reciente, Google DeepMind, con el objetivo de resolver la inteligencia y elevar el campo de la programación competitiva, ha presentado AlphaCode 2. Como un avance sobre AlphaCode, que es un juego que se mueve rápidamente y requiere precisión y rapidez, AlphaCode 2 ha elevado el listón y cambiado las reglas del juego. Este sistema de inteligencia artificial (IA) se basa en el poderoso modelo Gemini creado en 2023 por el equipo Gemini de Google, lo que brinda una base sólida para sus sofisticadas capacidades de razonamiento y resolución de problemas.

El equipo ha compartido que la arquitectura de AlphaCode 2 se basa en potentes Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y en un sistema avanzado de búsqueda y reordenamiento diseñado específicamente para la programación competitiva. Consta de una familia de modelos de políticas que producen ejemplos de código, un mecanismo de muestreo que promueve la diversidad, un mecanismo de filtrado que elimina ejemplos no conformes, un algoritmo de agrupación que elimina redundancias y un modelo de puntuación que elige a los mejores candidatos.

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El primer paso en el proceso es el modelo Gemini Pro, que ha formado la base de AlphaCode 2. Se somete a dos rondas de ajuste riguroso utilizando el objetivo de entrenamiento GOLD. La primera ronda se centra en una nueva versión del conjunto de datos CodeContests con una gran cantidad de problemas y ejemplos de código generados por humanos, como resultado de lo cual se produce una familia de modelos refinados, cada uno especialmente adaptado para abordar las muchas dificultades encontradas en la programación competitiva.

AlphaCode 2 ha utilizado una estrategia de muestreo completa y deliberada. El sistema genera hasta un millón de ejemplos de código por desafío y promueve la diversidad asignando aleatoriamente un parámetro de temperatura a cada muestra. Se han utilizado muestras de código C++ de alta calidad para AlphaCode 2 con la ayuda de Gemini.

Al ser evaluado, AlphaCode 2 ha demostrado sus habilidades en una prueba reciente en la plataforma Codeforces, que es un conocido ámbito de programación competitiva. AlphaCode 2 pudo responder un asombroso 43% de los problemas en solo diez intentos. En comparación con su predecesor, AlphaCode, que manejaba el 25% de los problemas en circunstancias similares, esto representa un avance significativo. AlphaCode 2 ahora se posiciona en el percentil 85 en promedio, superando al rival promedio y operando a un nivel que antes se pensaba que estaba más allá de las capacidades de los sistemas de IA.

En conclusión, AlphaCode 2 es un desarrollo increíble en la programación competitiva que muestra cómo los sistemas de IA pueden utilizarse para abordar problemas desafiantes y abiertos. El logro del sistema representa un logro tecnológico y una oportunidad para que humanos y programadores de IA trabajen juntos para empujar los límites de la programación.

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