뉴스 보도 Technology
2023 년 11 월 03 일

Phind의 생성 AI 모델 'V7'이 뛰어난 성능을 발휘합니다. OpenAI의 GPT-4 코딩능력

요컨대

Phind는 7세대 모델로 AI 기반 코딩의 최신 혁신을 출시했으며, 유명 코딩 기능을 능가하는 것으로 호평을 받았습니다. GPT-4.

Phind, 뛰어난 코딩 모델 공개 GPT-4

AI와 코딩의 역동적인 영역에서 최근 출시된 핀드 7세대 모델은 유명 모델의 코딩 능력과 일치할 뿐만 아니라 이를 뛰어넘는 것으로 선전되었습니다. GPT-4.

핀드 모델 V7 은(는) 이전 제품보다 50배 빠른 응답 속도를 자랑하는 놀라운 성능으로 파도를 일으키고 있으며, 기술 문의에 대한 응답 시간을 10초에서 단 XNUMX초로 효과적으로 줄였습니다.

오픈 소스 코드의 성공을 통해Llama-34B 미세 조정, Phind 팀은 최초로 능가하는 혁신적인 모델을 제작했습니다. GPT-4 HumanEval 벤치마크에서

74.7% 합격률을 기록 인간평가, 새로운 모델은 70억 개 이상의 프리미엄 코드 토큰과 문제 해결 콘텐츠에 대한 광범위한 미세 조정 프로세스를 활용합니다. 그럼에도 불구하고 Phind는 HumanEval 점수가 실제 유용성을 완전히 반영하지 않는다는 점을 인식하고 있으며, 이는 상세한 사용자 피드백과 실제 코딩 질문에 대한 모델의 뛰어난 성능을 통해 확증된 사실입니다.

Phind의 커뮤니티에 대한 기술 지원

Phind 주변의 Discord 커뮤니티는 새로운 모델을 선호하며 이를 선택했습니다. GPT-4, 두 가지 모두에 무제한으로 액세스할 수 있는 경우에도 마찬가지입니다. 팀은 H100s 하드웨어에서 NVIDIA의 TensorRT-LLM 라이브러리를 활용하여 단일 스트림에서 초당 100개의 인상적인 토큰을 기록함으로써 속도를 크게 향상시켰습니다.

맥락 측면에서 Phind는 최대 16,000개의 토큰을 지원하여 개발자에게 입력용으로 12,000개의 토큰, 웹 결과용으로 예약된 4,000개의 추가 토큰 등 작업할 수 있는 포괄적인 범위를 제공함으로써 한계를 뛰어 넘었습니다. 이렇게 확장된 토큰 한도는 복잡한 코드의 미묘한 차이를 이해하고 생성하는 데 도움이 됩니다.

불일치 문제를 해결하기 위한 지속적인 개선

Phind는 최신 모델의 승리를 축하하면서도 불완전함, 특히 일관성의 존재를 인정합니다. 팀은 특히 올바른 솔루션을 얻기 위해 여러 번의 시도가 필요할 수 있는 복잡한 쿼리의 경우 안정성 향상을 위해 지속적인 개선을 위해 최선을 다하고 있습니다.

Phind의 혁신적인 모델은 웹사이트에서 쉽게 테스트할 수 있으며 무제한의 무료 사용을 자랑하며 AI 기반 코딩 지원을 민주화하겠다는 약속을 입증합니다. 코드 생성과 함께 Phind는 가상 쌍 프로그래밍 경험을 제공하여 프로그래머가 코딩 작업을 공동으로 수행하고 간소화할 수 있도록 합니다.

책임 부인

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저자에 관하여

Nik은 뛰어난 분석가이자 작가입니다. Metaverse Post, 특히 AI/ML, XR, VR, 온체인 분석 및 블록체인 개발에 중점을 두고 급변하는 기술 세계에 대한 최첨단 통찰력을 제공하는 것을 전문으로 합니다. 그의 기사는 다양한 청중을 참여시키고 정보를 제공하여 그들이 기술 곡선보다 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다. 경제 및 관리 석사 학위를 보유한 Nik은 비즈니스 세계의 뉘앙스와 신기술과의 교차점을 확실히 이해하고 있습니다.

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닉 아스티
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