Phind 的生成式 AI 模型“V7”表现出色 OpenAI“ GPT-4 在编码能力方面
简单来说
Phind 在第七代模型上推出了人工智能驱动编码方面的最新突破，因超越知名的编码能力而受到赞誉 GPT-4.
在人工智能和编码的动态领域， Phind最近推出 其第七代型号，号称不仅可以匹配甚至超越著名的编码能力 GPT-4.
Phind 型号 V7 以其卓越的性能引起轰动，快速响应速度比前代产品快五倍，有效地将技术查询的回答时间从 50 秒缩短到仅 10 秒。
借鉴开源代码的成功经验Llama-34B微调，Phind团队打造创新模型，率先超越 GPT-4 在 HumanEval 基准测试中。
通过率达到 74.7% 人类评估，新模型利用了对超过 70 亿代币的优质代码和问题解决内容的广泛微调过程。 尽管如此，Phind 认识到 HumanEval 分数并不能完全反映现实世界的效用，详细的用户反馈和模型在实际编码问题上的出色表现证实了这一事实。
我们的 GPT-4-beating 编码模型现在是默认的 https://t.co/epkoFW8Ozz.
— Phind (@phindsearch) 2023 年 10 月 31 日
它的速度也比 GPT-4.
在我们的博客文章中了解更多信息： https://t.co/PrOFETEbvd
Phind 对社区的技术援助
Phind 周围的 Discord 社区表达了对新模型的明显偏好，选择它而不是 GPT-4，即使可以不受限制地访问两者。 该团队通过在 H100s 硬件上利用 NVIDIA 的 TensorRT-LLM 库，在单个流中以每秒 100 个令牌的速度实现了令人印象深刻的速度显着提升。
在上下文方面，Phind 突破了极限，支持多达 16,000 个令牌，为开发人员提供了全面的使用范围 - 12,000 个令牌用于输入，另外 4,000 个令牌用于网络结果保留。 这种扩展的令牌限制有助于更细致地理解和生成复杂代码。
持续改进以解决不一致问题
尽管 Phind 庆祝其最新型号的成功，但它也承认存在缺陷，特别是在一致性方面。 该团队致力于持续改进以增强可靠性，特别是对于可能需要多次尝试才能获得正确解决方案的复杂查询。
Phind 的创新模型可以在其网站上轻松进行测试，并拥有无限数量的免费使用，这证明了他们致力于使人工智能驱动的编码辅助民主化的承诺。 除了代码生成之外，Phind 还提供虚拟结对编程体验，使程序员能够协作并简化他们的编码工作。
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Nik 是一位出色的分析师和作家 Metaverse Post，专注于为快节奏的技术世界提供前沿见解，特别注重人工智能/机器学习、XR、VR、链上分析和区块链开发。 他的文章吸引了不同的受众并为他们提供信息，帮助他们保持技术领先地位。 Nik 拥有经济和管理硕士学位，对商业世界的细微差别及其与新兴技术的交叉点有着深入的了解。
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