Краткое содержание

arXiv:2511.03866v2 Тип объявления: замена-перекрёстная публикация Аннотация: Последние достижения в области больших языковых моделей (LLM) значительно ускорили прогресс в переводе программного кода, обеспечивая более точное и эффективное преобразование между языками программирования. Изначально разработанные для обработки естественного языка, LLM продемонстрировали сильные возможности моделирования синтаксиса и семантики языков программирования, превосходя традиционные основанные на правилах системы как по точности, так и по гибкости. Эти модели упростили межъязыковую конвертацию, снизили затраты на разработку и ускорили миграцию устаревшего кода. В данной статье мы представляем OMPILOT — новую специализированную архитектуру энкодер-декодера трансформеров, предназначенную для перевода кода на C++ в OpenMP, обеспечивающую эффективную параллелизацию с разделяемой памятью. OMPILOT применяет специально настроенные цели предварительного обучения, учитывающие семантику параллельных конструкций, и сочетает стратегии неконтролируемого и контролируемого обучения для повышения устойчивости преобразования кода.