Stability AI StableCode: A kódgenerálást forradalmasító új AI-eszköz

• A Stability AI bemutatja a StableCode-ot, egy olyan eszközt, amelyet a fejlesztők kódolásának segítésére terveztek.

• A StableCode-ot a BigCode-adatkészletből származó programozási nyelveken képezték ki és három különböző változatban érhető el.

• A StableCode-ot más kódgeneráló modellekkel szemben tesztelték és némileg jobb pontosságú eredményeket ért el, mint versenytársai.

A Stability AI, a népszerű mesterséges intelligencia képgeneráló eszköz, a Stable Diffusion mögött álló csapat most a StableCode kiadásával a kódgenerálás felé fordította figyelmét. Ez a mindössze hárommilliárd paraméterrel rendelkező AI-modell értékes eszköznek készült a fejlesztők számára. A StableCode különféle programozási nyelveket ismer, többek között Python, Go, Java, Javascript, C, Markdown és C++. A StableCode-nak három változata érhető el: egy standard változat, egy hosszú, akár 4k tokenes kontextusablakkal rendelkező változat, valamint egy utasításmodellel kiegészített változat.

A StableCode alapmodelljét a BigCode-adatkészletből származó programozási nyelveken képezték ki. A Stability AI ezután olyan népszerű programozási nyelveket vett alapul, mint a Python, a Go és a Javascript és tovább finomhangolta a modellt, hogy javítsa a kódolási képességeit. A StableCode-ot összesen 560B token kódon képezték ki. A StableCode ezután egy utasításmodellt kapott, amelyet speciális felhasználási esetekre hangoltak, hogy segítsen az összetett programozási feladatok megoldásában. Mintegy 120 000 kód utasítás/válasz párost használtak fel Alpaca formátumban, hogy segítsenek a StableCode utasítás részének elkészítésében.

Már most is rengeteg AI kódgeneráló modell létezik. Míg az olyan modellek, mint a ChatGPT és a Bard felhasználói lekérdezésekre válaszul kódrészleteket generálnak, a kifejezetten erre a célra tervezett modellek, mint a StarCoder a Hugging Face-től vagy a GitHub Copilot X, nagyrészt kódon képzettek, hogy segítsék az emberi fejlesztőket. A Stability AI a StableCode-ot más, hasonló paraméterű kódgeneráló modellekkel szemben tesztelte a népszerű HumanEval benchmarkon a pass@1 metrika segítségével. Az eredmények szerint a StableCode valamivel jobb pontosságú eredményeket ért el, mint a Replit Coder és a StarCoder alapmodell.

A Stability AI célja, hogy elérhetővé tegye a StableCode-ot, hogy segítse a programozókat a napi munkában. "A StableCode segít a következő milliárd szoftverfejlesztőnek abban, hogy megtanuljanak kódolni, miközben világszerte igazságosabb hozzáférést biztosít a technológiához" – olvasható a Stability AI közleményében.