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AI 已经会刷 LeetCode 了！

开源前线 · 公众号 · · 2021-06-03 10:24

正文

本文经AI新媒体量子位（ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处

贾浩楠发自凹非寺

大家好，我是小 G。

你在面试中会遇到的那种算法题，AI已经能自己解决了，比如下面这道题：

对于一个记录论文引用次数的数组，每个元素都是非负整数。请写出函数h_index，输出这些论文的h指数，即至多有h篇文章被至少引用了h次。

例：
输入: [3, 0, 6, 1, 4]
输出: 3

AI给出的Python答案是这样的：

除了排序没用counts.sort(reverse = True)让人看着血压升高，算是顺利通过测试：

来自UC伯克利的研究团队，将上面这道题被归为“面试级”难度（看来国外程序员面试题有点简单）。

此外还有更简单的“入门级”和更难的“竞赛级”，总共5000道题的测试中，AI能做出 15% 。

另外有人声称，他专门用GPT-2训练了个专门做LeetCode的AI，能完成 80% 。

在刷LeetCode的你，是否在颤抖？

本研究使用的题目形式是自然语言题干，不同于以往研究常用的伪代码和代码之间翻译。

题目是从Codeforces、Kattis等刷题网站收集的10000道题，5000道用于训练，另外5000道作为测试集。

题干的平均长度为293.2个单词，在测试集中每道题平均有21.2个测试用例。

入门级难度 的题不需要复杂算法，有1-2年经验的程序员都能回答的那种，有3639个。

面试级难度 的题会涉及数据结构，比如树或者图，或需要修改常见的算法，有5000个。

剩下的是 竞赛级难度 ，达到USACO、IOI和ACM等竞赛的水平。

研究人员分别训练了GPT-2的1亿参数版和15亿参数版、GPT-3以及“高仿版” GPT-Neo 。

参数规模“只有” 27亿 的GPT-Neo和更低的GPT-2在测试用例通过率上，表现却比 1750亿 的GPT-3还要好。

在严格模式下 ，通过所有测试用例才算完全正确，成绩最好的GPT-Neo只通过了1.12%，不过这也有 56道题 了（反正比我强）。

GPT-Neo来自EleutherAI团队尝试复现GPT的开源项目。

虽然参数规模比GPT-3小得多，但训练数据包含了更多技术网站，比如Stack OverFlow和Stack Exchange等，这可能是它在代码生成上胜出的原因之一。

至于GPT-3为什么表现还不如GPT-2，有人猜测可能是它见过的文本太多，虽然擅长生成自然语言，但在逻辑和解题方面 过拟合了 。

论文一发出来，吃瓜群众脑洞大开。

如果我没通过面试但我写的算法通过了会怎么样？

有人回答他:

没关系，你还可以当你算法的助手。

还有很多人给出下一步建议，比如不用 自回归 的GPT，改用 自编码 语言模型会怎样？比如CodeTrans。

或者，再用一个GPT专门生成自己回答不出来的问题。

乐观的人 认为这是解放了人的创造力，未来编程是关于写更少的代码，做更多的架构、工程。