特許ウォッチ

公開番号2025104256
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2024195424
出願日2024-11-07
発明の名称方法、コンピュータプログラム、及び装置(人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成)
出願人インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション,INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
代理人個人,個人,弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250702BHJP(計算;計数)
要約【課題】人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のためのシステム、方法、装置及び製品を提供する。
【解決手段】コンピューティング環境における方法は、組み合わせ削減を使用して、複数のコード部分の組み合わせを、1つ又は複数の制約を満たすコード部分の組み合わせの部分集合に削減する段階、コード部分の組み合わせの部分集合を使用して、1つ又は複数の合成プログラムを生成する段階及び合成プログラムを使用して、人工知能システムをトレーニングする段階を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成の方法であって：
組み合わせ削減を使用して、複数のコード部分の組み合わせを、１つ又は複数の制約を満たすコード部分の組み合わせの部分集合に削減する段階；
前記コード部分の組み合わせの部分集合を使用して、１つ又は複数の合成プログラムを生成する段階；及び
前記１つ又は複数の合成プログラムを使用して、人工知能システムをトレーニングする段階
を備える方法。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記組み合わせ削減を使用して、前記複数のコード部分の組み合わせを前記コード部分の組み合わせの部分集合に削減する段階は：
前記複数のコード部分の組み合わせのｎワイズ削減を実行する段階
を更に有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記組み合わせ削減を使用して、前記複数のコード部分の組み合わせを前記コード部分の組み合わせの部分集合に削減する段階は：
首尾よくコンパイルされた１つ又は複数のコード部分の組み合わせを識別する段階
を更に有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のコード部分の組み合わせを前記コード部分の組み合わせの部分集合に削減する段階は：
１つ又は複数の実行可能なプログラムをもたらす１つ又は複数のコード部分の組み合わせを識別する段階
を更に有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項５】
前記複数のコード部分の組み合わせを前記コード部分の組み合わせの部分集合に削減する段階は：
実行された場合、１つ又は複数の予期された結果を生成する１つ又は複数のコード部分の組み合わせを識別する段階
を更に有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のコード部分の組み合わせは、複数のコード部分を使用して生成され、前記複数のコード部分の組み合わせを前記部分集合に削減する段階は：
各コード部分が前記部分集合の少なくとも１つのコード部分の組み合わせに含まれるように、前記部分集合についてのコード部分の組み合わせを選択する段階
を更に有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のコード部分の組み合わせを前記コード部分の組み合わせの部分集合に削減する段階は：
特定のコード部分の集合を有するコード部分の組み合わせを前記部分集合に含める段階
を更に有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項８】
前記人工知能システムをトレーニングする段階は、前記人工知能システムによって使用される大規模言語モデルをトレーニングする段階を有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項９】
前記人工知能システムをトレーニングする段階は、１つ又は複数の他のコード部分の組み合わせを前記トレーニングから除外する一方で、前記コード部分の組み合わせの部分集合の前記コード部分の組み合わせを使用して前記人工知能システムをトレーニングする段階を有する、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項１０】
コンピュータに：
組み合わせ削減を使用して、複数のコード部分の組み合わせを、１つ又は複数の制約を満たすコード部分の組み合わせの部分集合に削減する手順；
前記コード部分の組み合わせの部分集合を使用して、１つ又は複数の合成プログラムを生成する手順；及び
前記１つ又は複数の合成プログラムを使用して、人工知能システムをトレーニングする手順
を実行させるための、コンピュータプログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のための方法、装置、及び製品に関する。現代のコンピュータ環境は、使用のために広範な構成を必要とする人工知能システムの使用を伴い得る。例えば、一部の人工知能システムは、様々なアルゴリズムで構成された人工知能又は機械学習モデルを含む。これらのアルゴリズムは、予測、分析、又は同等のものなどの目的に供するために、特定のデータセットでトレーニングされる必要がある。これらのトレーニングデータセットは、多くの場合、大きく、複雑で、かつ生成又は維持することが困難であり得る。生のテキストではなく、何らかの他の方式で構造化されているデータなどの異なるタイプのデータについて、データがいかにして生成又は取得され得るか、及び、どれほどのデータが人工知能又は機械学習モデルによって使用可能であるかに関する制限が存在し得る。更に、とりわけ、データが任意のユーザにとって自由に利用可能ではなく、取得するために許可又はライセンスを必要とする場合において、トレーニングデータを取得することは他の課題を呈する可能性がある。
続きを表示（約 2,000 文字）【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
トレーニングデータセットは、多くの場合、大きく、複雑で、かつ生成又は維持することが困難であり得る。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示の実施形態によれば、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のための様々な方法、装置、及び製品が本明細書で説明される。幾つかの態様において、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成は、組み合わせ削減を使用して、複数のコード部分の組み合わせを、１つ又は複数の制約を満たすコード部分の組み合わせの部分集合に削減する段階、前記コード部分の組み合わせの部分集合を使用して、１つ又は複数の合成プログラムを生成する段階、及び、前記合成プログラムを使用して、人工知能システムをトレーニングする段階、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のための例示的なコンピューティング環境のブロック図を示す。
【０００５】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のための例示的な方法のフローチャートを示す。
【０００６】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のための別の例示的な方法のフローチャートを示す。
【０００７】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のための別の例示的な方法のフローチャートを示す。
【０００８】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のための別の例示的な方法のフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本明細書の開示は、人工知能システムをトレーニングするための組み合わせコード生成のためのシステム及び方法を含む。合成プログラムの生成は、コンピュータコードのコード部分の組み合わせを生成することを含み得る。多くの場合、組み合わせの集合は、非常に多数の可能な組み合わせを速やかに構成し得る。従って、組み合わせの集合は、別の集合に削減されてよく、削減された集合は、特定の特性を有し得る。削減された組み合わせの集合は、次に、様々な方式で組み合わされるか又は再び組み合わされて、合成プログラム又はコードファイルを生成し得る。特に、当該プログラムは、次に、大規模言語モデル（ｌａｒｇｅｌａｎｇｕａｇｅｍｏｄｅｌ：ＬＬＭ）のトレーニングのためなど、人工知能システム用のトレーニングデータとして使用され得る。ＬＬＭは、例えば、或るプログラミング言語から別のプログラミング言語におけるコードへのコードの変換として生成される他の合成コードを出力するようにトレーニングされたＬＬＭであり得る。
【００１０】
図１は、本開示の態様による、例示的なコンピューティング環境を示す。コンピューティング環境１００は、合成プログラムモジュール１０７など、本明細書で説明される様々な方法を実行することに関与するコンピュータコードのうちの少なくとも幾つかの実行のための環境の例を含む。合成プログラムモジュール１０７に加えて、コンピューティング環境１００は、例えば、コンピュータ１０１、ワイドエリアネットワーク（ｗｉｄｅａｒｅａｎｅｔｗｏｒｋ：ＷＡＮ）１０２、エンドユーザデバイス（ｅｎｄｕｓｅｒｄｅｖｉｃｅ：ＥＵＤ）１０３、リモートサーバ１０４、パブリッククラウド１０５、及びプライベートクラウド１０６を含む。本実施形態において、コンピュータ１０１は、プロセッサセット１１０（処理回路１２０及びキャッシュ１２１を含む）、通信ファブリック１１１、揮発性メモリ１１２、永続ストレージ１１３（上記で特定された通り、オペレーティングシステム１２２及び合成プログラムモジュール１０７を含む）、周辺デバイスセット１１４（ユーザインタフェース（ｕｓｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＵＩ）デバイスセット１２３、ストレージ１２４、及びモノのインターネット（ＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓ：ＩｏＴ）センサセット１２５を含む）、及びネットワークモジュール１１５、を含む。リモートサーバ１０４は、リモートデータベース１３０を含む。パブリッククラウド１０５は、ゲートウェイ１４０、クラウドオーケストレーションモジュール１４１、ホスト物理マシンセット１４２、仮想マシンセット１４３、及びコンテナセット１４４を含む。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許