Le modèle d'IA générative « V7 » de Phind surperforme OpenAI's GPT-4 en capacité de codage
En bref
Phind a lancé sa dernière avancée en matière de codage piloté par l'IA avec le modèle de 7e génération, acclamé pour surpasser les capacités de codage renommées de GPT-4.
Dans le domaine dynamique de l'IA et du codage, Phind a récemment introduit son modèle de 7e génération, présenté non seulement pour correspondre, mais également pour surpasser les capacités de codage du célèbre GPT-4.
Le modèle Phind V7 fait des vagues avec ses performances remarquables, bénéficiant d'un taux de réponse rapide cinq fois plus rapide que son prédécesseur, réduisant efficacement les temps de réponse de 50 secondes à seulement 10 secondes pour les requêtes techniques.
S'appuyer sur le succès du code open sourceLlama-34B peaufiné, l'équipe Phind a conçu un modèle innovant qui est devenu le premier à surpasser GPT-4 dans le benchmark HumanEval.
Avec une transmission de 74.7 % HumanEval, le nouveau modèle s'appuie sur un vaste processus de réglage fin sur plus de 70 milliards de jetons de code premium et de contenu de résolution de problèmes. Malgré cela, Phind reconnaît que le score HumanEval ne reflète pas pleinement l'utilité dans le monde réel, un fait corroboré par les commentaires détaillés des utilisateurs et les performances exceptionnelles du modèle sur des questions de codage réelles.
Notre GPT-4-Le modèle de codage battant est désormais la valeur par défaut https://t.co/epkoFW8Ozz.
– Phind (@phindsearch) 31 octobre 2023
C'est aussi 5 fois plus rapide que GPT-4.
Apprenez-en davantage dans notre article de blog : https://t.co/PrOFETEbvd
Assistance technique de Phind à la communauté
La communauté Discord autour de Phind a exprimé une préférence marquée pour le nouveau modèle, optant pour celui-ci plutôt que pour celui-ci. GPT-4, même avec un accès illimité aux deux. L'équipe a obtenu une augmentation significative de la vitesse en tirant parti de la bibliothèque TensorRT-LLM de NVIDIA sur le matériel H100, avec un débit impressionnant de 100 jetons par seconde dans un seul flux.
En termes de contexte, Phind a repoussé les limites en prenant en charge jusqu'à 16,000 12,000 jetons, offrant ainsi aux développeurs une gamme complète avec laquelle travailler : 4,000 XNUMX jetons pour la saisie et XNUMX XNUMX supplémentaires réservés aux résultats Web. Cette limite étendue de jetons facilite une compréhension et une génération plus nuancées de code complexe.
Affinement continu pour résoudre les incohérences
Si Phind célèbre les triomphes de son dernier modèle, il reconnaît la présence d'imperfections, notamment au niveau de la cohérence. L'équipe s'engage à apporter des améliorations continues pour une fiabilité accrue, en particulier pour les requêtes complexes qui peuvent nécessiter plusieurs tentatives pour parvenir à la bonne solution.
Le modèle innovant de Phind est facilement accessible pour être testé sur son site Web, offrant un nombre illimité d'utilisations gratuites, ce qui témoigne de son engagement à démocratiser l'assistance au codage basée sur l'IA. Parallèlement à la génération de code, Phind offre également une expérience de programmation virtuelle en binôme, permettant aux programmeurs de collaborer et de rationaliser leurs efforts de codage.
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A propos de l'auteur
Nik est un analyste et écrivain accompli à Metaverse Post, spécialisée dans la fourniture d'informations de pointe sur le monde en évolution rapide de la technologie, avec un accent particulier sur l'IA/ML, la XR, la VR, l'analyse en chaîne et le développement de la blockchain. Ses articles engagent et informent un public diversifié, les aidant à garder une longueur d'avance sur la courbe technologique. Titulaire d'une maîtrise en économie et gestion, Nik possède une solide compréhension des nuances du monde des affaires et de son intersection avec les technologies émergentes.
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