StableCode offre aux développeurs un nouveau moyen de devenir plus efficaces en utilisant trois modèles différents pour les aider à coder. Le modèle de base a d'abord été entraîné sur un ensemble varié de langages de programmation à partir du stack-dataset (v1.2) de BigCode, puis sur des langages populaires tels que Python, Go, Java, Javascript, C, markdown et C++. Au total, Stability AI a entraîné ses modèles sur 560 milliards de jetons de code sur son cluster HPC.
Une fois le modèle de base établi, le modèle d'instruction a été ajusté pour des cas d'utilisation spécifiques afin d'aider à résoudre des tâches de programmation complexes. Environ 120 000 paires d'instructions/réponses de code au format Alpaca ont été entraînées sur le modèle de base pour parvenir à ce résultat.
StableCode serait d'après l'annonce la base idéale pour ceux qui veulent en savoir plus sur le codage, et le modèle de fenêtre à contexte long est un assistant pour s'assurer que les suggestions d'autocomplétion d'une ou plusieurs lignes sont disponibles pour l'utilisateur. Ce modèle est conçu pour traiter beaucoup plus de code à la fois (2 à 4 fois plus que les modèles ouverts précédemment publiés avec une fenêtre contextuelle de 16 000 tokens), permettant à l'utilisateur de revoir ou d'éditer l'équivalent de cinq fichiers Python de taille moyenne en même temps, ce qui en ferait l'outil d'apprentissage idéal pour un débutant qui veut relever de plus grands défis.
Voici comment Stability AI se compare à d'autres modèles avec un nombre similaire de paramètres et de tokens entraînés. Ils utilisent les métriques standard pass@1 et pass@10 en utilisant le benchmark populaire HumanEval.
Stability AI vise à rendre la technologie plus accessible, et StableCode est une étape importante vers cet objectif. Des personnes de tous horizons seront bientôt en mesure de créer du code pour résoudre leurs problèmes quotidiens et améliorer leur vie grâce à l'IA, et Stability AI aimerait contribuer à ce que cela se produise. Ils espèrent que StableCode aidera le prochain milliard de développeurs de logiciels à apprendre à coder tout en offrant un accès plus équitable à la technologie dans le monde entier.
Source : Stability AI
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