AutoCoder è un nuovo modello di linguaggio di grandi dimensioni che ha recentemente fatto scalpore nella comunità dell'IA. Questo modello ha superato le prestazioni di GPT-4 Turbo (la versione di aprile 2024) e del più recente GPT-4 Omni nel prestigioso benchmark Human Eval, un risultato impressionante.

Ciò che distingue AutoCoder è il suo versatile interprete di codice. A differenza di GPT-4 Turbo e Omni, che sono limitati ai pacchetti incorporati, AutoCoder può installare automaticamente pacchetti esterni se necessario, ampliando notevolmente l'ambito delle attività che può gestire. Questa funzionalità consente ad AutoCoder di affrontare una gamma più ampia di sfide di codifica.

Un'altra differenza chiave è il modo in cui viene richiamato l'interprete di codice. Con AutoCoder, l'interprete viene utilizzato in modo selettivo, solo quando l'utente deve verificare il codice. Al contrario, l'interprete di codice aperto in GPT-4 Turbo esegue tutto il codice Python generato per impostazione predefinita, senza attendere l'input dell'utente o la verifica del codice.

Le impressionanti prestazioni di AutoCoder possono essere attribuite al suo processo di formazione unico. I dati di addestramento del modello sono un set di dati di dialogo multi-turno, creato combinando le interazioni degli agenti e la verifica dell'esecuzione del codice esterno. Questo approccio di istruzione, di cui abbiamo discusso in precedenza, aiuta il modello a imparare a generare codice di alta qualità ed eseguibile.

L'architettura AI EV Instruct è divisa in due fasi principali: la fase di insegnamento e la fase di apprendimento autonomo.

Nella fase di insegnamento, il modello impara principalmente distillando la conoscenza da un modello insegnante, come GPT-4 Turbo o DeBERTa. Questa fase prevede quattro passaggi chiave:

1. Inizializzazione: Il modello inizializza ruoli, messaggi di dialogo e l'interprete di codice.
2. Risoluzione dei problemi: Il modello descrive i problemi e fornisce soluzioni, con i messaggi di dialogo allegati alla descrizione del problema.
3. Feedback sull'esecuzione: Il modello gestisce gli errori, fornisce descrizioni in linguaggio naturale e modifica il modello di codice.
4. Terminazione: Se il programma viene eseguito correttamente, i messaggi di dialogo vengono allegati per completare l'analisi di una voce di dati e il processo passa alla fase di valutazione dei dati.

La fase di apprendimento autonomo è quella in cui il modello studente sostituisce il modello originale e assume i ruoli sia del questionatore che del programmatore. Il modello studente completa l'intero processo di feedback sull'esecuzione in modo autonomo, consentendogli di continuare ad apprendere e migliorare le sue prestazioni senza dipendere dal modello insegnante.

Questa architettura a due fasi consente al modello AI EV Instruct di apprendere e migliorare le sue capacità di interpretazione del codice in modo più efficiente ed efficace, superando le prestazioni di altri modelli all'avanguardia come GPT-4 Turbo e GPT-4 Omni nel benchmark Human Eval.

AutoCoder, un nuovo modello di linguaggio di grandi dimensioni incentrato sul miglioramento del codice, ha un set di dati significativamente più robusto rispetto ad altri modelli all'avanguardia incentrati sulla codifica. Ecco un riepilogo delle principali differenze:

• Set di dati AutoCoder: 169.000 campioni di dati, 241 round di dialogo, inclusi funzione principale, installazioni di pacchetti, errori di esecuzione del codice e correzioni. Incorpora anche test unitari per una maggiore accuratezza.

• Magic Coder OSS Instruct: 75.000 campioni di dati, 75 round di dialogo.

• Magic Coder EAL Instruct: Solo 1.111 campioni di dati, 111 round di dialogo.

Il set di dati significativamente più ampio e i round di dialogo più completi nei dati di addestramento di AutoCoder gli conferiscono un chiaro vantaggio rispetto ad altri modelli. L'inclusione di test unitari migliora ulteriormente l'accuratezza e l'affidabilità del codice generato da AutoCoder.

Confrontato con modelli di linguaggio più ampi come LLaMA 7B e GPT-4 Omni Ultra, AutoCoder si difende bene, dimostrando le sue forti prestazioni nel campo della codifica. Questo modello open source presenta un'entusiasmante opportunità per gli sviluppatori di sfruttare le sue capacità nei loro progetti.

AutoCoder, un nuovo modello di linguaggio di grandi dimensioni incentrato sulla generazione e l'interpretazione del codice, ha recentemente superato le prestazioni di GPT-4 Turbo (versione di aprile 2024) e GPT-4 Omni nel benchmark Human Eval. Questo è un risultato straordinario, poiché questi modelli erano precedentemente considerati all'avanguardia nel campo delle attività legate al codice.

Uno dei principali vantaggi di AutoCoder è la sua capacità di accedere e utilizzare librerie esterne, a differenza del più limitato modello GPT-4 Turbo. Questa funzionalità ampliata consente ad AutoCoder di gestire una gamma più ampia di attività e applicazioni. Inoltre, il modello AutoCoder è progettato per richiamare selettivamente l'interprete di codice in base alle esigenze dell'utente, anziché eseguire tutto il codice generato per impostazione predefinita come l'interprete di codice aperto.

In termini di dati di addestramento, AutoCoder vanta un set di dati significativamente più ampio rispetto ad altri modelli incentrati sui compiti di codifica. Il set di dati di AutoCoder contiene 169.000 campioni di dati con 241 round di dialogo, inclusi funzione principale, installazioni di pacchetti, errori di esecuzione del codice e correzioni. Questo set di dati completo consente al modello di apprendere e migliorare più efficacemente le sue capacità di generazione e interpretazione del codice.

Quando confrontato con altri modelli all'avanguardia, come LLaMA 400B e GPT-4 Omni Ultra per Gemini, AutoCoder ha dimostrato la sua capacità di competere e persino superare questi grandi modelli di linguaggio istituzionali. Questo è un risultato straordinario per un modello open source, che evidenzia il potenziale di AutoCoder di diventare uno strumento prezioso nel campo delle attività legate al codice.

Complessivamente, i risultati del benchmark evidenziano le impressionanti capacità del modello AutoCoder e il suo potenziale per rivoluzionare il modo in cui affrontiamo la generazione e l'interpretazione del codice. In quanto modello open source, AutoCoder presenta un'entusiasmante opportunità per gli sviluppatori e i ricercatori di esplorare e sfruttare le sue funzionalità avanzate.

L'introduzione di AutoCoder, un nuovo modello di linguaggio di grandi dimensioni che supera GPT-4 Turbo e GPT-4 Omni nel benchmark Human Eval, è uno sviluppo significativo nel campo dell'interpretazione e della generazione di codice. Questo modello open source, basato sull'architettura DeepSE coder, offre un interprete di codice più versatile e capace rispetto ai suoi predecessori.

Una delle caratteristiche chiave di AutoCoder è la sua capacità di installare automaticamente pacchetti esterni, ampliando l'ambito delle sue capacità di interpretazione del codice. Questo rappresenta un miglioramento significativo rispetto ai limiti di GPT-4 Turbo, che è limitato ai soli pacchetti incorporati. L'uso selettivo dell'interprete di codice, in base alle esigenze dell'utente, è un altro aspetto notevole di AutoCoder.

I dati di addestramento del modello, che includono un set di dati di dialogo multi-turno e un sistema di combinazione delle interazioni degli agenti con la verifica dell'esecuzione del codice esterno, hanno contribuito alle sue prestazioni impressionanti. Il confronto del set di dati di AutoCoder con altri modelli all'avanguardia, come LLaMA 3 400B e GPT-4 Omni Ultra, evidenzia ulteriormente i suoi vantaggi.

Complessivamente, l'introduzione di AutoCoder rappresenta un passo importante nello sviluppo di modelli di linguaggio di grandi dimensioni per attività legate al codice. La sua natura open source e le sue capacità migliorate lo rendono uno strumento prezioso per gli sviluppatori e i ricercatori, e sarà interessante vedere come continuerà a evolversi e influenzare il campo della codifica assistita dall'IA.