16.08.2023
Stability AI
StableCode - generatives LLM-KI-Produkt für die Programmierung
Autor: Bernhard Lauer
![StableCode vervollständigt eine relativ komplexe Python-Datei, die die Pytorch-Bibliothek für tiefes Lernen verwendet (der graue Text zeigt die Vorschläge von StableCode).](/img/1/7/2/8/3/0/1/StableCode-Python_w320_h200.jpg)
![StableCode vervollständigt eine relativ komplexe Python-Datei, die die Pytorch-Bibliothek für tiefes Lernen verwendet (der graue Text zeigt die Vorschläge von StableCode).](/img/1/7/2/8/3/0/1/StableCode-Python_w480_h300.jpg)
![StableCode vervollständigt eine relativ komplexe Python-Datei, die die Pytorch-Bibliothek für tiefes Lernen verwendet (der graue Text zeigt die Vorschläge von StableCode).](/img/1/7/2/8/3/0/1/StableCode-Python_w640_h400.jpg)
stability.ai
Stability AI, bekannt für sein Text-Bild-Generierungsmodell Stable Diffusion, hat die Veröffentlichung von StableCode angekündigt, seinem ersten generativen LLM-KI-Produkt für die Programmierung.
StableCode wurde entwickelt, um Programmierer bei ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen und gleichzeitig ein profundes Lernwerkzeug für neue Entwickler zu bieten, die ihre Fähigkeiten auf die nächste Stufe bringen wollen.
StableCode bietet Entwicklern, so Hersteller Stability AI, eine einzigartige Möglichkeit, effizienter zu werden, indem es drei verschiedene Modelle zur Unterstützung bei der Codierung verwendet. Das Basismodell wurde zunächst mit einer Reihe von Programmiersprachen aus dem Stack-Datensatz (v1.2) von BigCode trainiert und anschließend mit gängigen Sprachen wie Python, Go, Java, Javascript, C, Markdown und C++ trainiert. Insgesamt, so Stability AI, seien Modelle mit insgesamt 560 Milliarden Token Code auf dem HPC-Cluster trainiert worden.
Stability AI bewirbt sein neues Produkt StableCode als den "idealen Baustein für alle, die mehr über das Programmieren lernen wollen, und das Modell mit dem langen Kontextfenster ist der perfekte Assistent, um sicherzustellen, dass dem Benutzer ein- und mehrzeilige Vorschläge zur automatischen Vervollständigung zur Verfügung stehen." Das Modell ist so konzipiert, dass es viel mehr Code auf einmal verarbeiten kann (2-4 Mal mehr als frühere offene Modelle mit einem Kontextfenster von 16.000 Token), so dass der Benutzer das Äquivalent von bis zu fünf Python-Dateien durchschnittlicher Größe gleichzeitig überprüfen oder bearbeiten kann.
Weitere Informationen zu StableCode finden Sie in der offiziellen Ankündigung.
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