Pytorch-Lightning BaseLine With WanDB (MNIST-Dataset)

📌 Term Project

❗️Title: Code Similarity Decision

❗️Datasets: Python code

(https://dacon.io/competitions/official/235900/data)

📕Software Architecture & I/O-Pre-Post processing

1. 자동 코드 리뷰 및 평가: 개발자와 개발 팀에 시간절약, 효율성을 향상
2. 코드 품질 향상 및 일관성: 표준 코딩 규칙을 준수하거나 코드 중복을 최소화 + 개발자가 이러한 지침을 따르도록 유도, 품질이 좋은 코드를 생성.
3. 보안: 유사한 코드가 존재할 경우, 보안 취약점이 존재할 가능성이 높을 수 있어 이를 식별하고 수정하는 데 도움.
4. 코드 재사용: 기존 코드 조각을 재사용하거나 코드를 모듈화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 품질 향상과 일관성: 코드 유사성을 모니터링하고 관리해 전체 코드베이스의 품질을 향상 및 일관성 유지.
6. 대규모 코드베이스 관리: 대규모 프로젝트나 개발 팀에서 코드 유사성을 모니터링하고 관리하는 데 유용.

📕Used AI-Algorithm

🤔 BERT is usually used for Sentence Pair Classification Tasks

so i used BERT Model & CodeBERT series from Microsoft

❗️Metric & Results:

🚩 Accuracy

(https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/accuracy)

🚩 Results: 1st-GraphCodeBERT with 97.8571%