都白学了!Mistral 的首个“开放”编程模型,精通Python、C等 80+ 语言,用220 亿参数赢了 GPT-4
华卫

5 月 29 日,由微软支持、估值 60 亿美元的法国 AI 初创公司 Mistral 发布了其有史以来的第一个用于编码的“开放式”生成式 AI 模型,称为 Codestral。
与其他代码生成模型一样,Codestral 旨在通过共享指令和完成 API 端点,帮助开发人员编写代码并与之交互。由于精通代码和英语,它还可用于为软件开发人员设计高级人工智能应用程序。值得一提的是, Codestral 的参数要求很高,还受到一些许可证方面的使用场景限制。
虽然该模型刚刚推出,尚未进行公开测试,但 Mistral 声称,Codestral 在大多数编程语言上已经优于现有的以代码为中心的模型,包括 CodeLlama 70B、Deepseek Coder 33B 和 Llama 3 70B。此外,Codestral 在 Kotlin 语言的表现上似乎还超过了 GPT-4-Turbo 和 GPT-3.5-Turbo。
精通 80+ 编程语言
多个基准测试中名列前茅
首先, Codestral 具备广泛的语言基础,可以在各种编码环境和项目中为开发人员提供帮助。据悉,Codestral 在 80 多种编程语言的不同数据集上进行了训练,其中包括 Python、Java、C、C++、JavaScript 和 Bash 等流行语言。在 Swift 和 Fortran 等更特殊的语言上,Codestral 也表现出色。
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1. Mistral发布了Codestral,一款用于编码的生成式AI模型,精通80多种编程语言,表现出色并拥有220亿个参数。 2. Codestral的API端点提供了个人级别和更广泛的研究、批量查询或第三方应用程序开发的功能。 3. Codestral的非生产许可证限制了商业活动的使用,但允许用于研究和测试目的,在HuggingFace上可以下载。 4. Codestral在远程存储库级Python代码的完成情况上表现优异,以34%的准确率优于其他模型。 5. Mistral将Codestral与硬件要求更高的现有特定代码模型进行了比较,树立了新的标准。 6. 生成式AI工具在编码任务中的使用引发了争议,可能导致更多错误代码被推送到代码库中,以及放大用户代码库中现有的错误和安全问题。 7. 一些研究结果显示,生成式AI对编程问题给出的答案存在错误信息、冗长和不一致等问题。 8. Mistral已在其Le Chat对话式人工智能平台上推出了托管版Codestral及其付费API,并计划将Codestral构建到其他应用框架和开发环境中。 9. Codestral被认为是代码生成工作流程的绝佳选择,速度快、具有有利的上下文窗口,且instruct版本支持工具使用。 10. 生成式AI工具的使用可能会对代码的长期可维护性产生影响,引发了关于依赖代码生成模型作为编程助手是否明智的争论。
该试读文章来自《AI 前线》,如需阅读全部文章,
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