Meta crée un nouvel outil d'IA générative révolutionnaire à des fins de codage, baptisé CodeCompose
Meta crée un nouvel outil d'IA générative révolutionnaire à des fins de codage, baptisé CodeCompose, dont le fonctionnement est assez similaire à celui du Copilot de GitHub
L'outil de codage est baptisé CodeCompose, et bien qu'il ne soit pas encore accessible au public, il contient de grandes promesses.
L'entreprise a ajouté dans cette annonce, lors d'un événement sur l'IA qui s'est tenu récemment, qu'elle travaillait vraiment dur et qu'elle se concentrait sur la mise à niveau de ses efforts en matière d'IA avec des puces personnalisées qui permettraient d'augmenter rapidement la vitesse d'entraînement des modèles d'IA générative.
Les équipes du géant technologique Meta ont indiqué que leurs équipes l'utilisaient déjà au sein de l'entreprise et qu'elles espéraient une expansion publique prochaine.
Le produit est créé pour être utilisé en interne afin d'obtenir des suggestions de code pour toutes sortes de choses comme Python et d'autres variantes de langage, y compris VS Code.
Ce type de modèle sous-jacent est conçu au-dessus de la recherche publique et est ouvert aux cas internes. Comme l'a indiqué un ingénieur logiciel de Meta, ce type de produit est conçu pour composer du code dans tout type de surface où le travail d'un développeur ou d'un scientifique des données est en fin de compte le code. C'est pourquoi Meta travaille d'arrache-pied pour mettre au point cette même approche.
Le plus grand des modèles pour CodeCompose implique une formation qui va jusqu'à 6,7 milliards et c'est un chiffre qui est un peu plus que le paramètre dans de tels modèles sur lesquels il est basé.
En outre, les paramètres de ce type de modèle ont permis de constater qu'il existait une formation adéquate et de définir les compétences des modèles à l'aide de données historiques. À la fin, il a même défini les compétences du modèle pour une question donnée, comme la production de texte.
La nouvelle entreprise de Meta a fait l'objet de nombreux ajustements dans les codes de première partie de l'entreprise et a utilisé de nombreuses bibliothèques internes. Elle a ensuite été ajoutée au langage de programmation en étant filtrée des erreurs et des pratiques de codage de bas niveau.
L'idée était de limiter les risques que de tels modèles produisent des recommandations liées à des codes tranchés. C'est pourquoi le produit est connu pour faire des suggestions incluant de telles annotations et pour envoyer des déclarations pendant que les utilisateurs tapent. Qu'il s'agisse d'une ligne de code unique ou multiple, elle est remplie de manière facultative dans d'énormes morceaux de code.
Source : Meta
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