Il nuovo modello di intelligenza artificiale di Phind supera GPT-4 nella codifica, con una velocità simile a GPT-3.5 e un contesto di 16k.
Il nuovo modello di intelligenza artificiale di Phind supera GPT-4 nel processo di codifica, con una velocità paragonabile a GPT-3.5 e un contesto di 16k.
“`html
Nella codifica e nella risoluzione dei problemi tecnici, una sfida è sempre stata il compromesso tra velocità e precisione nella ricerca di risposte a domande complesse. Gli sviluppatori spesso si trovano nella necessità di un’assistenza rapida e affidabile.
GPT-4 si è spesso trovato di fronte al problema di tempi di risposta relativamente lenti. Il ritardo nel ricevere risposte può ostacolare la produttività.
Il Modello v7 di Phind corrisponde e supera le capacità di codifica di GPT-4 ma lo fa con una velocità notevole. Con un aumento di 5 volte del tempo di risposta, il Modello Phind fornisce risposte di alta qualità a domande tecniche in soli 10 secondi, un miglioramento significativo rispetto all’attesa di 50 secondi associata al suo predecessore.
- Ricercatori di Amazon presentano Fortuna una libreria di intelligenza artificiale per la quantificazione dell’incertezza nell’apprendimento profondo
- La rivoluzione degli LLM trasformando i modelli di lingua
- Core42 e Cerebras stabiliscono un nuovo punto di riferimento per i modelli di lingua arabi di grandi dimensioni con il rilascio di Jais 30B
Il Modello Phind, ora alla sua settima generazione, si basa sulla fondazione di CodeLlama-34B fine-tune, i primi modelli a superare GPT-4 nei punteggi di HumanEval. Questo nuovo modello è stato affinato su impressionanti 70 miliardi di token di codice di alta qualità e problemi di ragionamento. Pur raggiungendo un notevole punteggio di HumanEval del 74,7%, è importante notare che l’utilità nel mondo reale supera spesso tali metriche. Attraverso una raccolta completa di feedback ed esperienze degli utenti, il Modello di Phind ha dimostrato la sua capacità di soddisfare costantemente o superare l’utilità di GPT-4 in scenari di codifica pratici.
Una delle caratteristiche distintive del Modello Phind è la sua velocità. Sfruttando la potenza di H100s e la libreria TensorRT-LLM di NVIDIA, può elaborare impressionanti 100 token al secondo in un solo flusso, fornendo assistenza rapida agli utenti che ne hanno bisogno.
Inoltre, il Modello Phind fornisce un contesto vasto, supportando fino a 16.000 token nelle sue risposte. Attualmente, il modello permette input fino a 12.000 token sul sito web, riservando i restanti 4.000 per i risultati basati sul web.
Sebbene il Modello Phind offra notevoli vantaggi, è importante riconoscere che presenta ancora alcune aree di miglioramento. Una sfida degna di nota è la coerenza, specialmente nella gestione di domande complesse. In questi casi, il Modello Phind potrebbe richiedere più generazioni per arrivare alla risposta corretta rispetto a GPT-4.
In conclusione, il Modello Phind rappresenta una soluzione promettente al problema continuo dell’assistenza alla codifica efficiente e affidabile. Combina abilità di codifica superiori, velocità notevole e supporto contestuale esteso, contribuendo tutti alla sua efficacia nell’offrire assistenza concreta agli utenti. Man mano che questo modello continua a evolversi e affrontare le sfide rimanenti, ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui vengono date risposte alle domande tecniche, offrendo agli sviluppatori e agli appassionati di tecnologia un’esperienza di codifica più efficiente e produttiva.
Il post Il nuovo modello di intelligenza artificiale di Phind supera GPT-4 nella codifica, con velocità simile a GPT-3.5 e contesto 16k è apparso per la prima volta su MarkTechPost.
“`
