Telegram Group & Telegram Channel
Contest

Пописал тут контест от телеграма https://www.group-telegram.com/contest/330. В целом задача -- всё, что написано в markup code в телеге -- определить, код ли это и какого языка программирования из 100 самых популярных. Как обычно, ни данных, ни условий тестирования не дали, классический телеграм.

Из уже существующий решений есть

* VSCode'овский https://github.com/yoeo/guesslang, прилагающий к нему https://github.com/yoeo/guesslangtools. Из хорошего, 55 языков поддерживает c 90%+ качеством, из плохого работает на больших кусках кода.

* Какая-то статья https://github.com/aliostad/deep-learning-lang-detection, утверждают 99%+ качества. Обучение у них на слишком хороших данных.

* Какие-то регексовские вещи, которые очевидно никогда не наберут 90%+ качества

Вторую я покрутил, повертел и получил тоже ~90% качества на средненьких таких данных.

Как брать данные

* https://libraries.io/
* https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack
* https://sourcegraph.com/search -> Actions -> Export Results

В эпоху LLM, на hugging face собрали неплохой датасет, который я почему-то нашёл только в последние пару дней, чутка оттуда покачал, но особо много это не дало, а кластера для терабайтов у меня не было. В итоге использовал libraries.io и sourcegraph.

Собрал я 5M файлов, качал я это дело на 5TB машинке пару дней, github отдавал разным машинам в районе 50-100MB/s в зависимости проснулись ли прогеры из Сан Франциско :), много тротлили, но я их переиграл. Суммарно после дедупликации получилось 100GB кода.

Дальше начинается самое веселое. Из хорошего в файлах гитхаба есть расширение, которое почти однозначно определяет язык. Ага, конечно,

.hh -> C++ и Hack

.p -> Gnuplot и OpenEdgeABL

.fs -> Forth и F#

У гитхаба есть неплохой алгоритм детекции таких disputes: heuristics.yml на регулярных выражениях. Целый день я сидел и фильтровал данные, помимо добавлял языки программирования, которых Github не знает.

Например, FunC и FIFT. В целом видна человеческая рука здесь по добавлению 2 языков программирования от уважаемого Николая. По всему интернету файлов существует в районе 1000 и спасибо sourcegraph, который смог это всё найти. Но мусора в расширениях .fc и .fift было предостаточно, выфильтровали :)

Далее обучение. Я взял guesslang и чутка крутил batchsize, hidden dnn layers и получил в среднем 88% аккуратности и 92.5% на топ50 самых популярных языках

В конце начинается самое интересное, а собственно, как достать markup comments телеграма? К сожалению, датасетов почти нет, tgstat.ru не сохраняет информацию об этом. Я покачал каких-то прогерских community и докручивал на маленьких данных.

Самое плохое, что лучше всего сработало при маленьких кусках кода просто повторить его, пока не станет 30-40 строк кода. От таких положений вещей модель начинала сходиться к правильным ответам чаще.

Ещё, конечно, не забывайте, что любой текст это Markdown, поэтому чтобы различить одно от другого надо постараться. Докручивали уже disputes какими-то регекспами из heuristics.yml и логикой, мол, если строк мало, то вряд ли это эзотерический язык. Всё равно люди компилируют C код как C++, а Hack почти в природе нет, кроме как у Meta.

Самое сложное в конце было найти баланс, а что в общем-то авторы, хотят, что они вообще будут тестировать и какое распределение у всего и вся. Скорее всего будет 95% не языков программирования.

Последние полдня потратил на то, чтобы собрать tensorflow C++ с нуля и вкомпилить в .so, потому что принимать ничего другого они не хотят. Ну что ж, значит tensorflow. Скомпилировал. Отправил 600Mb .so файл.

Зато более менее работает, 2-3 ms на 4kb.

Делал я это дело 7-8 дней, из которых 3 полных часов по 10, ещё часа по 3-4 вечерами в оставшиеся дни.

Что будет, то будет. Ради фана и узнать что-то новое делал. Узнал о многих языках программирования вроде Raku, ICON, Keyman, LOGO.

И получайте почти красивую картинку confusion matrix.



group-telegram.com/experimentalchill/258
Create:
Last Update:

Contest

Пописал тут контест от телеграма https://www.group-telegram.com/contest/330. В целом задача -- всё, что написано в markup code в телеге -- определить, код ли это и какого языка программирования из 100 самых популярных. Как обычно, ни данных, ни условий тестирования не дали, классический телеграм.

Из уже существующий решений есть

* VSCode'овский https://github.com/yoeo/guesslang, прилагающий к нему https://github.com/yoeo/guesslangtools. Из хорошего, 55 языков поддерживает c 90%+ качеством, из плохого работает на больших кусках кода.

* Какая-то статья https://github.com/aliostad/deep-learning-lang-detection, утверждают 99%+ качества. Обучение у них на слишком хороших данных.

* Какие-то регексовские вещи, которые очевидно никогда не наберут 90%+ качества

Вторую я покрутил, повертел и получил тоже ~90% качества на средненьких таких данных.

Как брать данные

* https://libraries.io/
* https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack
* https://sourcegraph.com/search -> Actions -> Export Results

В эпоху LLM, на hugging face собрали неплохой датасет, который я почему-то нашёл только в последние пару дней, чутка оттуда покачал, но особо много это не дало, а кластера для терабайтов у меня не было. В итоге использовал libraries.io и sourcegraph.

Собрал я 5M файлов, качал я это дело на 5TB машинке пару дней, github отдавал разным машинам в районе 50-100MB/s в зависимости проснулись ли прогеры из Сан Франциско :), много тротлили, но я их переиграл. Суммарно после дедупликации получилось 100GB кода.

Дальше начинается самое веселое. Из хорошего в файлах гитхаба есть расширение, которое почти однозначно определяет язык. Ага, конечно,

.hh -> C++ и Hack

.p -> Gnuplot и OpenEdgeABL

.fs -> Forth и F#

У гитхаба есть неплохой алгоритм детекции таких disputes: heuristics.yml на регулярных выражениях. Целый день я сидел и фильтровал данные, помимо добавлял языки программирования, которых Github не знает.

Например, FunC и FIFT. В целом видна человеческая рука здесь по добавлению 2 языков программирования от уважаемого Николая. По всему интернету файлов существует в районе 1000 и спасибо sourcegraph, который смог это всё найти. Но мусора в расширениях .fc и .fift было предостаточно, выфильтровали :)

Далее обучение. Я взял guesslang и чутка крутил batchsize, hidden dnn layers и получил в среднем 88% аккуратности и 92.5% на топ50 самых популярных языках

В конце начинается самое интересное, а собственно, как достать markup comments телеграма? К сожалению, датасетов почти нет, tgstat.ru не сохраняет информацию об этом. Я покачал каких-то прогерских community и докручивал на маленьких данных.

Самое плохое, что лучше всего сработало при маленьких кусках кода просто повторить его, пока не станет 30-40 строк кода. От таких положений вещей модель начинала сходиться к правильным ответам чаще.

Ещё, конечно, не забывайте, что любой текст это Markdown, поэтому чтобы различить одно от другого надо постараться. Докручивали уже disputes какими-то регекспами из heuristics.yml и логикой, мол, если строк мало, то вряд ли это эзотерический язык. Всё равно люди компилируют C код как C++, а Hack почти в природе нет, кроме как у Meta.

Самое сложное в конце было найти баланс, а что в общем-то авторы, хотят, что они вообще будут тестировать и какое распределение у всего и вся. Скорее всего будет 95% не языков программирования.

Последние полдня потратил на то, чтобы собрать tensorflow C++ с нуля и вкомпилить в .so, потому что принимать ничего другого они не хотят. Ну что ж, значит tensorflow. Скомпилировал. Отправил 600Mb .so файл.

Зато более менее работает, 2-3 ms на 4kb.

Делал я это дело 7-8 дней, из которых 3 полных часов по 10, ещё часа по 3-4 вечерами в оставшиеся дни.

Что будет, то будет. Ради фана и узнать что-то новое делал. Узнал о многих языках программирования вроде Raku, ICON, Keyman, LOGO.

И получайте почти красивую картинку confusion matrix.

BY Experimental chill


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/experimentalchill/258

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

"We as Ukrainians believe that the truth is on our side, whether it's truth that you're proclaiming about the war and everything else, why would you want to hide it?," he said. The Securities and Exchange Board of India (Sebi) had carried out a similar exercise in 2017 in a matter related to circulation of messages through WhatsApp. In addition, Telegram's architecture limits the ability to slow the spread of false information: the lack of a central public feed, and the fact that comments are easily disabled in channels, reduce the space for public pushback. He said that since his platform does not have the capacity to check all channels, it may restrict some in Russia and Ukraine "for the duration of the conflict," but then reversed course hours later after many users complained that Telegram was an important source of information. Oh no. There’s a certain degree of myth-making around what exactly went on, so take everything that follows lightly. Telegram was originally launched as a side project by the Durov brothers, with Nikolai handling the coding and Pavel as CEO, while both were at VK.
from de


Telegram Experimental chill
FROM American