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dc.date.accessioned | 2023-04-17T18:54:23Z | |
dc.date.available | 2023-04-17T18:54:23Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151591 | |
dc.description.abstract | Un Transformer es un modelo de Aprendizaje Profundo creado en 2017 con el objetivo de realizar traducciones entre lenguajes naturales. Las innovaciones que introdujo, particularmente la de auto-atención, han permitido construir prototipos que tienen una noción intuitiva del contexto, y comprenden el significado y los patrones subyacentes del lenguaje. En 2020 OpenAI hizo público GPT-3, un modelo preentrenado enfocado hacia la generación de lenguaje, que mostró resultados prometedores, creando textos con una calidad tal que se hace difícil distinguir si fueron escritos por un humano o por una máquina. Podemos afirmar que el código fuente es texto generado en un lenguaje formal, y por lo tanto podría ser generado con herramientas basadas en estos prototipos. Este trabajo presenta un estudio de la evolución y el estado del arte en este campo: la generación automática de código fuente a partir de especificaciones escritas en lenguaje natural. Recorremos diferentes casos, su éxito, las dificultades de encontrar mecanismos de evaluación y su posible implementación en un futuro por las empresas | es |
dc.format.extent | 50-65 | es |
dc.language | es | es |
dc.subject | Generación de Código | es |
dc.subject | Modelos Preentrenados | es |
dc.subject | Transformers | es |
dc.subject | Automatización | es |
dc.title | Generación automática de código fuente a través de modelos preentrenados de lenguaje, un análisis de la literatura | es |
dc.type | Objeto de conferencia | es |
sedici.identifier.uri | https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/250/204 | es |
sedici.identifier.issn | 2451-7496 | es |
sedici.creator.person | Bender, Adrian | es |
sedici.creator.person | Nicolet, Santiago | es |
sedici.creator.person | Folino, Pablo | es |
sedici.creator.person | Lopez, Juan José | es |
sedici.creator.person | Hansen, Gustavo | es |
sedici.subject.materias | Ciencias Informáticas | es |
sedici.description.fulltext | true | es |
mods.originInfo.place | Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa | es |
sedici.subtype | Objeto de conferencia | es |
sedici.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) | |
sedici.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
sedici.date.exposure | 2022-10 | |
sedici.relation.event | Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos (AGRANDA 2022) - JAIIO 51 (Modalidad virtual y presencial (UAI), octubre 2022) | es |
sedici.description.peerReview | peer-review | es |