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03 de noviembre.

El modelo de IA generativa 'V7' de Phind tiene un rendimiento superior OpenAI, GPT-4 en capacidad de codificación

En Resumen

Phind lanzó su último avance en codificación impulsada por IA con el modelo de séptima generación, aclamado por superar las reconocidas capacidades de codificación de GPT-4.

Phind presenta un modelo de codificación superior que lo supera GPT-4

En el ámbito dinámico de la IA y la codificación, Phind presentado recientemente su modelo de séptima generación, promocionado no solo para igualar sino también superar las capacidades de codificación del famoso GPT-4.

El modelo Phind V7 está causando sensación con su notable rendimiento, con una rápida tasa de respuesta cinco veces más rápida que su predecesor, reduciendo efectivamente los tiempos de respuesta de 50 segundos a solo 10 segundos para consultas técnicas.

Aprovechando el éxito del código fuente abiertoLlama-34B, el equipo de Phind creó un modelo innovador que se convirtió en el primero en superar GPT-4 en el punto de referencia HumanEval.

Con una tasa de transmisión del 74.7% evaluación humana, el nuevo modelo aprovecha un amplio proceso de ajuste en más de 70 mil millones de tokens de código premium y contenido de resolución de problemas. A pesar de esto, Phind reconoce que la puntuación de HumanEval no refleja completamente la utilidad en el mundo real, un hecho corroborado por comentarios detallados de los usuarios y el desempeño estelar del modelo en preguntas de codificación reales.

Asistencia técnica de Phind a la comunidad

La comunidad de Discord en torno a Phind ha expresado una marcada preferencia por el nuevo modelo, optando por él en lugar de GPT-4, incluso con acceso ilimitado a ambos. El equipo logró un aumento significativo en la velocidad al aprovechar la biblioteca TensorRT-LLM de NVIDIA en el hardware H100, registrando la impresionante cifra de 100 tokens por segundo en una sola transmisión.

En términos de contexto, Phind ha ido más allá al admitir hasta 16,000 tokens, brindando a los desarrolladores una gama completa con la que trabajar: 12,000 tokens para entrada y 4,000 adicionales reservados para resultados web. Este límite de token ampliado facilita una comprensión y generación más matizadas de código complejo.

Refinamiento continuo para abordar inconsistencias

Si bien Phind celebra los triunfos de su último modelo, reconoce la presencia de imperfecciones, particularmente en la consistencia. El equipo se compromete a realizar mejoras continuas para mejorar la confiabilidad, particularmente para consultas complejas que pueden necesitar varios intentos para lograr la solución correcta.

Se puede acceder fácilmente al modelo innovador de Phind para probarlo en su sitio web y cuenta con una cantidad ilimitada de usos gratuitos, un testimonio de su compromiso con la democratización de la asistencia de codificación impulsada por IA. Además de la generación de código, Phind también ofrece una experiencia de programación en pareja virtual, que permite a los programadores colaborar y optimizar sus esfuerzos de codificación.

Observación

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Sobre el Autor

Nik es un consumado analista y escritor en Metaverse Post, que se especializa en brindar información de vanguardia sobre el vertiginoso mundo de la tecnología, con un énfasis particular en AI/ML, XR, VR, análisis en cadena y desarrollo de blockchain. Sus artículos atraen e informan a una audiencia diversa, ayudándoles a mantenerse a la vanguardia de la tecnología. Con una Maestría en Economía y Administración, Nik tiene una comprensión sólida de los matices del mundo de los negocios y su intersección con las tecnologías emergentes.

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