Phind 的生成式 AI 模型「V7」表現出色 OpenAI“ GPT-4 在編碼能力方面

by 尼克阿斯蒂

發佈時間：03 年 2023 月 5 日上午 14:03 更新日期：2023 年 9 月 44 日上午 XNUMX:XNUMX

by 維克多·戴伊

編輯與事實查核：03 年 2023 月 5 日上午 14:XNUMX

簡單來說

Phind 在第七代模型上推出了人工智慧驅動編碼的最新突破，因超越知名的編碼能力而受到讚譽。 GPT-4.

在人工智慧和編碼的動態領域， Phind最近推出其第七代型號，號稱不僅可以匹配甚至超越著名的編碼能力 GPT-4.

Phind 型號 V7 以其卓越的性能引起轟動，快速響應速度比前代產品快五倍，有效地將技術查詢的回答時間從 50 秒縮短到僅 10 秒。

借鏡開源程式碼的成功經驗Llama-34B微調，Phind團隊打造創新模型，率先超越 GPT-4 在 HumanEval 基準測試中。

通過率達 74.7% 人類評估，新模型利用了對超過 70 億代幣的優質程式碼和問題解決內容的廣泛微調過程。儘管如此，Phind 認識到 HumanEval 分數並不能完全反映現實世界的效用，詳細的使用者回饋和模型在實際編碼問題上的出色表現證實了這一事實。

我們的 GPT-4-beating 編碼模型現在是預設的 https://t.co/epkoFW8Ozz.

它的速度也比 GPT-4.

在我們的部落格文章中了解更多： https://t.co/PrOFETEbvd
— Phind (@phindsearch) 2023 年 10 月 31 日

Phind 對社區的技術援助

Phind 周圍的 Discord 社群表達了對新模式的明顯偏好，選擇它而不是 GPT-4，即使可以不受限制地訪問兩者。該團隊透過在 H100s 硬體上利用 NVIDIA 的 TensorRT-LLM 庫，顯著提高了速度，在單一串流中達到每秒 100 個令牌，令人印象深刻。

在上下文方面，Phind 突破了極限，支援多達 16,000 個令牌，為開發人員提供了全面的使用範圍 - 12,000 個令牌用於輸入，另外 4,000 個令牌用於網路結果保留。這種擴展的令牌限制有助於更細緻地理解和產生複雜程式碼。

持續改進以解決不一致問題

儘管 Phind 慶祝其最新型號的成功，但它也承認存在缺陷，特別是在一致性方面。該團隊致力於持續改進以增強可靠性，特別是對於可能需要多次嘗試才能獲得正確解決方案的複雜查詢。

Phind 的創新模型可以在其網站上輕鬆進行測試，並擁有無限數量的免費使用，這證明了他們致力於使人工智慧驅動的編碼輔助民主化的承諾。除了程式碼產生之外，Phind 還提供虛擬結對程式設計體驗，使程式設計師能夠協作並簡化他們的編碼工作。

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