推出稳定代码:人工智能辅助编码的新视野

推荐:使用 NSDT场景编辑器 快速助你搭建可二次编辑的3D应用场景

推出稳定代码:人工智能辅助编码的新视野_第1张图片

在不断发展的软件开发环境中,对效率和可访问性的追求导致了各种工具和平台的创建。最新的创新之一是StableCode,这是Stability AI的大型语言模型(LLM)生成AI产品。StableCode 旨在帮助经验丰富的程序员和有抱负的开发人员,有望彻底改变我们的编码方式。

StableCode是Stability AI的AI助手,可以执行智能自动完成,能够响应指令,并且可以管理长跨度的代码。它包含三个专用模型,每个模型都迎合编码过程的不同方面。StableCode 基于来自不同编程语言的超过 560 亿个代币的广泛数据集进行训练,旨在提高程序员的生产力并降低进入该领域的门槛。

虽然现有的对话式AI助手(如Llama,ChatGPT和Bard)已经展示了代码编写的能力,但它们并未针对开发人员体验进行优化。StableCode 加入了 GitHub Copilot 等工具和其他开源模型,提供了更量身定制和高效的编码体验。本文探讨了 StableCode 的独特功能、底层技术以及对开发人员社区的潜在影响。

稳定代码详细信息


稳定代码由三个专用模型构建而成:

  • 基本型号:接受过多种编程语言的培训,包括Python,Go,Java,JavaScript,C,markdown和C++。
  • 指令模式:针对特定用例进行了调优,以帮助解决复杂的编程任务。
  • 长上下文窗口模型:专为一次处理更多代码而构建,允许用户同时查看或编辑多达五个平均大小的 Python 文件。

标准的自动完成模型 StableCode-Complete-Alpha-3B-4K 可在开发人员键入时提供单行和多行建议,从而提高效率和准确性。

指令模型StableCode-Instruct-Alpha-3B利用自然语言提示来执行编码任务,允许与代码进行更直观的交互。

StableCode 具有多达 16,000 个令牌的长上下文窗口,可以管理广泛的代码库,从而提供对编码过程的更全面的视图和控制。

StableCode的培训涉及对BigCode数据的大量过滤和清理。该模型遵循与自然语言领域建模类似的方法,在特定编程语言上进行了连续的训练。

与其他对当前代币的权重高于过去代币的模型不同,StableCode 使用旋转位置嵌入 (RoPE),确保在没有固定叙事结构的情况下更平衡地考虑代码功能。

StableCode的独特功能和技术有望显著增强开发人员的工作流程。上下文长度是大多数现有模型和精心调整模型的两倍,可提供更高的效率和精度。

通过提供一个智能且可访问的平台,StableCode 有可能降低新程序员的进入门槛,培养一个更具包容性和多样性的开发人员社区。

推出稳定代码:人工智能辅助编码的新视野_第2张图片


HumanEval 基准测试与类似大小的模型(3B)

结论


StableCode代表了编码辅助发展的重要一步。其专业模型、智能自动完成和先进技术的独特组合使其与现有工具区分开来。通过提供更量身定制和高效的编码体验,它是软件开发领域的革命性工具。

StableCode 不仅仅是一个编码助手,它还体现了 Stability AI 的愿景,即为下一个十亿软件开发人员提供支持。通过使技术更容易获得并提供对编码资源的更公平的访问,StableCode 有望帮助塑造软件开发的未来并激励新一代程序员。

原文链接:推出稳定代码:人工智能辅助编码的新视野 (mvrlink.com)

你可能感兴趣的:(人工智能)