Dataset AI per la classificazione dei compiti di programmazione

Negli ultimi tempi, l'intelligenza artificiale (AI) è diventata parte della nostra vita quotidiana. Viene utilizzata in vari campi, come la salute, il riconoscimento delle immagini e l'analisi del testo. Un'area specifica dell'AI è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che si concentra sulla comprensione e l'analisi del linguaggio scritto. L'NLP può aiutare in molte attività, come ordinare testi, generare contenuti e rispondere a domande.

Le competenze di programmazione sono fondamentali nel mercato del lavoro di oggi, e molte aziende cercano persone con queste abilità. Tuttavia, classificare i Compiti di programmazione e assegnarli alle persone giuste può richiedere molto tempo, impegno e denaro. Per affrontare questo problema, i ricercatori hanno creato un nuovo dataset che include molti compiti di programmazione. Hanno raccolto questi dati da diversi siti web che offrono sfide di programmazione, come Kattis, LeetCode, HackerRank e Topcoder. Questo nuovo dataset mira a facilitare la classificazione dei compiti di programmazione in base alla loro Complessità.

#Creazione del Dataset

Il dataset contiene un totale di 4.112 compiti di programmazione. Per raccogliere queste informazioni, i ricercatori hanno utilizzato un metodo chiamato web scraping, che significa che hanno estratto dati dalle pagine web automaticamente. Hanno cercato parti specifiche di ogni pagina, tra cui il titolo del compito, la descrizione, gli input e gli output, esempi, classe del problema e un punteggio che indica la complessità del compito. Classificando i compiti in tre classi-facile, medio e difficile-hanno assegnato punteggi di complessità che vanno da 1 a 9.7.

#Importanza del Dataset

Avere questo dataset offre diversi vantaggi:

#Allocazione Efficiente delle Risorse

Con questo dataset, è possibile creare sistemi che assegnano compiti a persone in base ai loro livelli di abilità. Questo aiuta le organizzazioni ad utilizzare meglio le loro risorse, assicurandosi che i compiti giusti siano assegnati alle persone giuste.

#Sistemi di Raccomandazione

Il dataset può anche essere utilizzato per sviluppare strumenti che raccomandano sfide di programmazione agli utenti in base al loro lavoro e preferenze precedenti. Questo migliora l'esperienza dell'utente e incoraggia l'apprendimento continuo.

#Supporto per Insegnanti

Gli insegnanti affrontano sfide quando selezionano le domande d'esame che coprono i livelli di abilità di tutti i loro studenti. Questo dataset può aiutarli a costruire esami bilanciati che affrontino le diverse abilità di ogni studente.

#Predizione della Complessità dei Compiti

Il dataset consente la creazione di sistemi che possono prevedere quanto saranno complessi i nuovi compiti, facilitando la preparazione per le sfide future.

#Approcci di Machine Learning

Dopo aver creato il dataset, i ricercatori hanno testato due diversi metodi di machine learning per classificare i compiti di programmazione.

#Fine-tuning di FLAN-T5

FLAN-T5 è un grande modello di linguaggio sviluppato da Google. È addestrato su vari dataset e può eseguire compiti come generare testo e rispondere a domande. I ricercatori hanno utilizzato la versione più piccola di FLAN-T5 per risparmiare risorse computazionali.

Il processo di fine-tuning implica l'adattamento del modello per comprendere meglio il nuovo dataset. Questo viene fatto sistematicamente. Inizialmente, i ricercatori hanno mescolato il dataset e formattato i dati per il modello. Hanno diviso i dati in due parti: 80% per l'addestramento e 20% per il test. Ogni compito nel dataset è stato poi suddiviso in parti più piccole chiamate token, che il modello usa per imparare.

#In-context Learning con GPT-4o-mini

L'in-context learning è un altro metodo in cui i modelli pre-addestrati possono eseguire compiti senza bisogno di ulteriore addestramento. I ricercatori hanno usato un modello chiamato GPT-4o-mini per questo approccio. Invece di addestrare di nuovo il modello, hanno fornito esempi insieme al compito nell'input prompt. Il modello usa questi esempi per capire come completare il compito richiesto.

Ci sono diversi tipi di in-context learning:

• Zero-shot learning: Al modello viene chiesto di eseguire il compito senza esempi.
• One-shot learning: Al modello viene fornito un singolo esempio prima di completare il compito.
• Few-shot learning: Al modello vengono forniti diversi esempi per guidare la sua performance.

Il modello GPT-4o-mini è progettato per essere economico e può gestire una varietà di compiti, inclusa la classificazione e la generazione di testo.

#Risultati e Discussione

Una volta testati i modelli, i ricercatori hanno utilizzato diverse metriche per valutare le loro performance. Queste includevano accuratezza, F1-score, precisione e recall. I risultati hanno mostrato che l'approccio di in-context learning con GPT-4o-mini ha performato meglio rispetto al fine-tuning di FLAN-T5 in tutte le metriche.

Ad esempio, GPT-4o-mini ha raggiunto un'accuratezza del 57.00%, mentre FLAN-T5 ha ottenuto il 52.24%. In termini di F1-score, GPT-4o-mini ha ottenuto il 53.99% rispetto al 47.17% di FLAN-T5. Il recall per GPT-4o-mini è stato anche più alto, a 57.00%, mentre FLAN-T5 è riuscito solo a 47.23%. Inoltre, la precisione di GPT-4o-mini era del 56.29%, superando il 49.02% di FLAN-T5.

In generale, entrambi i modelli hanno affrontato sfide nella classificazione della complessità dei compiti di programmazione. Un problema chiave era che anche i compiti all'interno della stessa categoria mostravano strutture e significati diversi, rendendo più difficile per i modelli riconoscere schemi coerenti per la classificazione.

#Conclusione e Suggerimenti Futuri

Il nuovo dataset fornisce una risorsa preziosa per classificare e prevedere la complessità dei compiti di programmazione. Raccolto da varie piattaforme, contiene 4.112 compiti organizzati in modo che siano facili da analizzare. Il dataset include dettagli essenziali come nomi dei compiti, descrizioni, input, output e punteggi di complessità.

Il test di due approcci diversi-fine-tuning di FLAN-T5 e utilizzo di in-context learning con GPT-4o-mini-ha rivelato che GPT-4o-mini era più efficace. Tuttavia, i ricercatori hanno notato che il dataset richiede un modello più avanzato perché ogni compito ha una propria struttura e caratteristiche distintive, rendendo difficile per i modelli trovare schemi.

Per la ricerca futura, si consiglia di utilizzare versioni più grandi di FLAN-T5 o esplorare altri modelli di AI. I ricercatori mirano anche a raccogliere più campioni per espandere il dataset, il che potrebbe migliorare l'accuratezza della classificazione e aiutare ad affrontare le sfide in questo campo.

#Esempi dal Dataset

Per illustrare il contenuto del dataset, ecco esempi di compiti classificati in diversi livelli di complessità:

#Esempio di Problema Facile

• Nome del Compito: Somma di Due Numeri
• Descrizione: Scrivi un programma che prenda due numeri come input e restituisca la loro somma.
• Input: Due interi, a e b.
• Output: Un intero che rappresenta la somma di a e b.

#Esempio di Problema Medio

• Nome del Compito: Trova il Maggiore Elemento
• Descrizione: Dato un array di interi, trova il maggiore elemento nell'array.
• Input: Un array di interi.
• Output: Un intero che rappresenta il maggiore elemento nell'array.

#Esempio di Problema Difficile

• Nome del Compito: Sottostringa più Lunga senza Caratteri Ripetuti
• Descrizione: Dato una stringa, trova la lunghezza della sottostringa più lunga senza caratteri ripetuti.
• Input: Una stringa.
• Output: Un intero che rappresenta la lunghezza della sottostringa più lunga.