오토코더는 최근 AI 커뮤니티에서 큰 파장을 일으킨 새로운 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 권위 있는 Human Eval 벤치마크에서 GPT-4 Turbo(2024년 4월 버전)와 더 새로운 GPT-4 Omni를 능가하는 성과를 거두었습니다.

오토코더가 두드러지는 점은 다재다능한 코드 인터프리터입니다. GPT-4 Turbo와 Omni는 내장 패키지로 제한되지만, 오토코더는 필요에 따라 외부 패키지를 자동으로 설치할 수 있어 처리할 수 있는 작업 범위가 크게 확장됩니다.

또 다른 핵심 차이점은 코드 인터프리터를 호출하는 방식입니다. 오토코더에서는 사용자가 코드 확인이 필요할 때만 선택적으로 인터프리터를 사용하지만, GPT-4 Turbo의 오픈 코드 인터프리터는 사용자 입력이나 코드 확인 없이 기본적으로 생성된 모든 Python 코드를 실행합니다.

오토코더의 뛰어난 성능은 독특한 학습 과정에 기인합니다. 모델의 학습 데이터는 에이전트 상호 작용과 외부 코드 실행 확인을 결합한 다단계 대화 데이터셋입니다. 이러한 지침 조정 접근 방식은 모델이 고품질의 실행 가능한 코드를 생성하는 데 도움이 됩니다.

AI EV Instruct 아키텍처는 크게 두 단계로 나뉩니다: 교육 단계와 자기 학습 단계.

교육 단계에서 모델은 주로 GPT-4 Turbo나 DeBERTa와 같은 교사 모델로부터 지식을 증류하여 학습합니다. 이 단계에는 다음과 같은 4가지 핵심 단계가 있습니다:

1. 초기화: 모델이 역할, 대화 메시지, 코드 인터프리터를 초기화합니다.
2. 문제 해결: 모델이 문제를 설명하고 해결책을 제공하며, 대화 메시지에 문제 설명을 추가합니다.
3. 실행 피드백: 모델이 오류를 처리하고 자연어 설명을 제공하며 코드 모델을 수정합니다.
4. 종료: 프로그램이 성공적으로 실행되면 대화 메시지가 추가되어 하나의 데이터 항목 분석이 완료되고, 데이터 평가 단계로 전환됩니다.

자기 학습 단계에서는 학생 모델이 원래 모델을 대체하고 질문자와 프로그래머 역할을 모두 수행합니다. 학생 모델은 전체 실행 피드백 프로세스를 자율적으로 완료하여 교사 모델에 의존하지 않고도 계속 학습하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

이 두 단계 아키텍처를 통해 AI EV Instruct 모델은 GPT-4 Turbo와 GPT-4 Omni와 같은 최신 모델보다 더 효율적이고 효과적으로 코드 해석 능력을 학습하고 향상시킬 수 있습니다.

코드 향상에 초점을 맞춘 새로운 대규모 언어 모델인 오토코더는 다른 최신 코딩 중심 모델에 비해 훨씬 더 강력한 데이터셋을 가지고 있습니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다:

• 오토코더 데이터셋: 169,000개의 데이터 샘플, 241라운드의 대화, 메인 함수, 패키지 설치, 코드 실행 오류 및 수정 사항 포함. 정확도 향상을 위해 단위 테스트도 포함되어 있습니다.

• Magic Coder OSS Instruct: 75,000개의 데이터 샘플, 75라운드의 대화.

• Magic Coder EAL Instruct: 1,111개의 데이터 샘플, 111라운드의 대화.

오토코더의 훨씬 더 큰 데이터셋과 더 포괄적인 대화 라운드는 다른 모델에 비해 명확한 장점을 제공합니다. 단위 테스트 포함은 오토코더가 생성한 코드의 정확성과 신뢰성을 더욱 높입니다.

LLaMA 7B와 GPT-4 Omni Ultra와 같은 더 큰 언어 모델과 비교해도 오토코더는 코딩 분야에서 강력한 성능을 보여줍니다. 이 오픈 소스 모델은 개발자들이 프로젝트에서 활용할 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다.

코드 생성 및 해석에 초점을 맞춘 새로운 대규모 언어 모델인 오토코더는 최근 Human Eval 벤치마크에서 GPT-4 Turbo(2024년 4월 버전)와 GPT-4 Omni를 능가하는 성과를 거두었습니다. 이는 코드 관련 작업에서 이전에 최신 기술로 여겨졌던 이 모델들을 능가한 것으로 주목할 만한 성과입니다.

오토코더의 주요 장점 중 하나는 더 제한적인 GPT-4 Turbo와 달리 외부 라이브러리에 접근하고 활용할 수 있다는 점입니다. 이러한 확장된 기능을 통해 오토코더는 더 다양한 작업과 응용 프로그램을 처리할 수 있습니다. 또한 오토코더 모델은 기본적으로 모든 생성된 코드를 실행하는 GPT-4 Turbo의 오픈 코드 인터프리터와 달리, 사용자 요구에 따라 선택적으로 코드 인터프리터를 호출하도록 설계되었습니다.

학습 데이터 측면에서 오토코더는 코딩 작업에 초점을 맞춘 다른 모델들에 비해 훨씬 더 큰 데이터셋을 보유하고 있습니다. 오토코더 데이터셋에는 169,000개의 데이터 샘플과 241라운드의 대화가 포함되어 있으며, 메인 함수, 패키지 설치, 코드 실행 오류 및 수정 사항 등이 포함되어 있습니다. 이러한 포괄적인 데이터셋을 통해 모델은 코드 생성 및 해석 능력을 더 효과적으로 학습하고 향상시킬 수 있습니다.

LLaMA 400B와 GPT-4 Omni Ultra for Gemini와 같은 다른 최신 모델과 벤치마킹할 때, 오토코더는 이러한 대규모 기관 언어 모델과 경쟁하고 심지어 능가할 수 있는 능력을 보여주었습니다. 이는 오픈 소스 모델로서 오토코더의 잠재력을 보여주는 놀라운 성과입니다.

전반적으로, 벤치마킹 결과는 오토코더 모델의 뛰어난 기능과 코드 생성 및 해석 분야에서 혁신적인 역할을 할 수 있는 잠재력을 강조합니다. 오픈 소스 모델인 오토코더는 개발자와 연구자들이 탐구하고 활용할 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다.

GPT-4 Turbo와 GPT-4 Omni를 능가하는 Human Eval 벤치마크 성과를 보인 새로운 대규모 언어 모델인 오토코더의 등장은 코드 해석 및 생성 분야에서 중요한 발전입니다. 이 오픈 소스 모델은 DeepSE 코더 아키텍처를 기반으로 하며, 이전 모델들보다 더 다재다능하고 강력한 코드 인터프리터를 제공합니다.

오토코더의 핵심 기능 중 하나는 외부 패키지를 자동으로 설치할 수 있는 기능으로, 이를 통해 코드 해석 기능의 범위를 크게 확장할 수 있습니다. 이는 내장 패키지로만 제한된 GPT-4 Turbo의 한계를 극복한 것입니다. 사용자 요구에 따라 선택적으로 코드 인터프리터를 사용하는 것도 오토코더의 주목할 만한 특징입니다.

모델의 학습 데이터에는 다단계 대화 데이터셋과 에이전트 상호 작용을 외부 코드 실행 확인과 결합하는 시스템이 포함되어 있어, 이것이 오토코더의 뛰어난 성능에 기여했습니다. LLaMA 3 400B와 GPT-4 Omni Ultra와 같은 다른 최신 모델과 오토코더의 데이터셋을 비교하면 그 장점이 더욱 두드러집니다.

전반적으로 오토코더의 등장은 코드 관련 작업을 위한 대규모 언어 모델 개발에 있어 중요한 진전을 나타냅니다. 오픈 소스 특성과 향상된 기능으로 인해 오토코더는 개발자와 연구자들에게 귀중한 도구가 될 것이며, 이 모델이 계속 발전하고 코딩 분야에 미치는 영향을 지켜보는 것이 흥미로울 것입니다.