RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды института системного программирования РАН // Архив

Труды ИСП РАН, 2024, том 36, выпуск 4, страницы 69–80 (Mi tisp909)

GraphTyper: Вывод типов из графовой репрезентации кода посредством нейронных сетей

Г. А. Арутюнов, С. М. Авдошин

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ)

Аннотация: Несмотря на то, что программирование – это творческий процесс, достаточно много времени уходит на решение рутинных задач. Как и в других индустриях в сфере информационных технологий стремятся автоматизировать рутинные задачи. Во многих случаях применяются нейронные сети. Программирование не является исключением: Github заверяют, что уже около 30% кода написано при помощи Copilot. Этот инструмент основан на модели Codex – трансформере, обученном на исходном коде программ. Однако представление кода в виде последовательности, как это сделано в Copilot, не так эффективно. В данной работе мы показали, что использование трансформеров и графового представления кода приводит к очень хорошим результатам даже для маленьких моделей.

Ключевые слова: нейронные сети; трансформеры; графы; абстрактное синтаксическое дерево.

DOI: 10.15514/ISPRAS-2024-36(4)-6



© МИАН, 2025