000 | 03682namaa22004211i 4500 | ||
---|---|---|---|
003 | OSt | ||
005 | 20250223033434.0 | ||
008 | 250217s2024 |||a|||f m||| 000 0 eng d | ||
040 |
_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda |
||
041 | 0 |
_aeng _beng _bara |
|
049 | _aDeposit | ||
082 | 0 | 4 | _a005.1 |
092 |
_a005.1 _221 |
||
097 | _aM.Sc | ||
099 | _aCai01.13.06.M.Sc.2024.Ah.T | ||
100 | 0 |
_aAhmed Shokry Mahmoud Soliman, _epreparation. |
|
245 | 1 | 0 |
_aTransformer-based model for computer code generation to assist programmerse / _cby Ahmed Shokry Mahmoud Soliman ; Supervisors Prof. Dr. Samir Shaheen, Dr. Mayada Hadhoud. |
246 | 1 | 5 | _aنموذج تحويلي لتوليد الكود البرمجي لمساعدة المبرمجين / |
264 | 0 | _c2024. | |
300 |
_a127 pages : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD. |
||
336 |
_atext _2rda content |
||
337 |
_aUnmediated _2rdamedia |
||
338 |
_avolume _2rdacarrier |
||
502 | _aThesis (M.Sc)-Cairo University, 2024. | ||
504 | _aBibliography: pages 108-124. | ||
520 | _aCode generation is the task of automatically generating and constructing code from a natural language description, and it has gained significant attention in recent years due to the increasing popularity of large language models (LLMs). In this thesis, new models are proposed to solve the code generation problem, including MarianCG which is fine-tuned on a machine translation model, hybrid models with pre-trained language models as encoders and Marian Neural Machine Translation Decoder, and a LLM for code generation using Llama-2 model with PEFT and QLoRA techniques. The results of these experiments were also analyzed to display error/warning messages and refine the generated codes. | ||
520 | _aإن إنشاء الكود في البرمجة المساعدة بواسطة الذكاء الصناعي يبسط مسار التطوير ويعزز جودة الكود، مما ينتج في النهاية عنه زيادة في كفاءة البرمجة وموثوقيتها. يتيح ذلك من خلال أدوات تلقائية تحليل مجموعات الكود، وفهم أنماط البرمجة، وتقديم اقتراحات أو استكمالات للكود. تقدم هذه الرسالة نماذج معتمدة على المحولات Transformer-Based Processing لاستخدام نماذج اللغة المدربة مسبقًا Pre-trained Models على شكل المحولات Transformers في بناء نماذج التعلم الآلي لإنشاء الكود البرمجي تلقائياً. تظهر اعتماد نماذج اللغة المدربة مسبقًا كاستراتيجية ذكية للتغلب على تحديات إنشاء الكود البرمجي، مما يؤدي إلى إنشاء نموذج ترجمة آلية قادرة على تحويل الوصف البشري إلى كود برمجي قابل للتنفيذ. وأيضاً تم تحليل النتائج لهذه التجارب لعرض رسائل الخطأ وإعادة هيكلة الأكواد المولدة. | ||
530 | _aIssues also as CD. | ||
546 | _aText in English and abstract in Arabic & English. | ||
650 | 7 |
_aprogrammers _2qrmak |
|
653 | 0 |
_aCode Assistance _aCode Generation _aTransformer-Based Processing _aMarianCG _aLanguage Models |
|
700 | 0 |
_aSamir Shaheen _ethesis advisor. |
|
700 | 0 |
_aMayada Hadhoud _ethesis advisor. |
|
900 |
_b01-01-2024 _cSamir Shaheen _cMayada Hadhoud _dReda Abdelwahab _dMohamed Zaki _UCairo University _FFaculty of Engineering _DDepartment of Computer Engineering |
||
905 | _aShimaa | ||
942 |
_2ddc _cTH _e21 _n0 |
||
999 | _c170884 |