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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


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