Code Llama Test del Modello Linguistico Open Source di Facebook 🦙
Il CEO di Meta Mark Zuckerberg ha recentemente introdotto Code Llama, un'intelligenza artificiale con una capacità di 70 miliardi di parametri specificamente creata per la programmazione. Ma come si confronta con giganti come ChatGPT? Ho deciso di metterla alla prova.
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Ho provato Code Llama di Meta con 3 sfide di codifica AI in cui ChatGPT eccelleva, e non è stato impressionante.
Immagine di Pixabay
Alcune settimane fa, il CEO di Meta Mark Zuckerberg ha fatto un annuncio emozionante su Facebook. La sua azienda sta open-sourcing Code Llama, il loro grande modello di linguaggio (LLM) che funge da motore di intelligenza artificiale (IA) simile a GPT-3.5 e GPT-4 in ChatGPT. Questo motore, appositamente progettato per assistere nella scrittura e modifica del codice, vanta ben 70 miliardi di parametri. L’obiettivo è che alimentando il modello con problemi più impegnativi, esso possa fornire risposte più accurate.
Il Conundrum dell’Open-Sourcing 🔓
La decisione di open-source Code Llama è davvero intrigante. Implica che gli sviluppatori possono scaricare il modello, installarlo sui propri server e utilizzarlo per cercare assistenza nella programmazione senza preoccuparsi che Facebook raccolga il loro codice per motivi di addestramento o altri scopi loschi. Tuttavia, configurare un server Linux e superare vari ostacoli può essere piuttosto faticoso. Fortunatamente, gli stregoni della tecnologia presso Hugging Face hanno già integrato il 70B Code Llama LLM nella loro interfaccia HuggingChat. Quindi, diamo un’occhiata più da vicino a questo prossimo passo.
Iniziare con Code Llama 🚀
Per iniziare con Code Llama, basta creare un account gratuito su Hugging Face. Se hai già un account, puoi utilizzare il 70B Code Llama LLM con lo stesso account. Tuttavia, è essenziale notare che a differenza dell’installazione di Code Llama sul proprio server, utilizzare il servizio di Hugging Face potrebbe comportare la condivisione di tutto ciò che si digita con gli autori del modello (a meno che non si disabiliti questa opzione nelle impostazioni).
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Ecco come passare a Code Llama in HuggingChat: 1. Accedi a HuggingChat. 2. Nell’interfaccia di chat, fai clic sull’icona dell’ingranaggio per accedere alle impostazioni. 3. Nelle impostazioni, seleziona il modello codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf sulla sinistra. 4. Verifica che sia stato scelto il Code Llama LLM. 5. Fai clic su Attiva.
Ora sei pronto per chattare con il modello Code Llama!
Mettere alla prova Code Llama 🧪
Per valutare le capacità di Code Llama, ho condotto una serie di test, confrontando le sue prestazioni con quelle di ChatGPT e Bard (Gemini). Diamo un’occhiata a alcuni di questi test.
Test 1: Scrivere un Plugin WordPress 💻
In questo test, la sfida verteva sulla creazione di un plugin WordPress compatibile con PHP 8. ChatGPT eccelleva in questo compito, mentre Bard faceva fatica. E Code Llama? Purtroppo, non è stato sufficiente. Il codice generato mancava di una intestazione del plugin e aveva elementi mancanti, rendendolo incompatibile con il formattatore di codice del mio editor di programmazione. Inoltre, il codice non poteva essere testato, contrassegnandolo come un chiaro fallimento.
Test 2: Riscrivere una Funzione Stringa 🔡
Successivamente, ho cercato di correggere un bug nel mio codice riguardante l’accettazione di valori decimali anziché solo interi. Sia ChatGPT che Code Llama hanno fornito soluzioni soddisfacenti, con quest’ultimo che ha generato un codice funzionale e accettabile.
Test 3: Trovare un Bug che Non Riuscivo a Trovare 🐞
Per questo test, ho sfidato Code Llama con un problema di codifica complesso che mi aveva confuso in passato. ChatGPT ha eccelso identificando la causa del problema e suggerendo una soluzione. Bard, d’altra parte, ha solo guardato in superficie e non ha potuto fornire una soluzione adeguata. Purtroppo, Code Llama ha subito la stessa sorte di Bard, non riuscendo a comprendere le complessità del problema in questione.
🚨 E il Vincitore È… 🚨
In base ai risultati del test, è chiaro che Code Llama non è all’altezza di ChatGPT. Sebbene Code Llama possa offrire il vantaggio della privacy quando installato sul proprio server, perde il suo valore se non può fornire risposte accurate. In confronto, le prestazioni di ChatGPT pongono l’asticella alta per Code Llama da raggiungere.
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E’ importante notare che questi test non sono esaustivi, ma mettono in evidenza il divario tra i due modelli. Code Llama ha ancora potenziale, ma sono necessari miglioramenti per portarlo al livello di ChatGPT. Facebook deve “Zuck it up” e apportare le migliorie necessarie.
Cosa Succede con Altri Assistenti di Codifica AI? 👥
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Elenco di Riferimento:
- Annuncio del CEO di Meta Mark Zuckerberg
- ChatGPT di OpenAI
- Perché i modelli generativi AI open-source sono ancora un passo indietro rispetto a GPT-4
- Implementazione di Code Llama da parte di Hugging Face
- L’AI aiuta a scrivere codice più sicuro
- Test di codifica precedenti usando Bard (Gemini)
- Come usare ChatGPT per scrivere codice
- Implementare l’AI nell’ingegneria del software: Tutto ciò che devi sapere
Nota: Questi sono i link originali dei contenuti forniti.
