イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校 (UIUC) と清華大学は共同で、印象的な新しい大規模言語モデル Magiccoder を発表しました。このモデルは 70 億個のパラメータしか使用しませんが、コード生成の分野でトップモデルに匹敵する優れたパフォーマンスを示します。これは間違いなく人工知能の分野における大きな進歩です。さらに驚くべきことは、そのコード、重み、データが完全にオープンソースであり、世界中の開発者に貴重なリソースを提供していることです。 Magicoder の成功は、多様で実際の制御可能なエンコードされた命令データを生成できる独自の OSS-INSTRUCT メソッドによるものであり、命令の微調整におけるデータの信頼性の重要な役割が強調されています。 Python やその他のプログラミング言語、データ サイエンス ライブラリでの優れたパフォーマンス、特に DS-1000 データ セットでの 8.3 パーセント ポイントのパフォーマンス向上は、Magiccoder の強力な機能を十分に証明しています。
Magicoder は、OSS-INSTRUCT メソッドを使用して、多様で実際の制御可能なエンコードされた命令データを生成し、命令調整における信頼性の重要性を強調しています。 Python、その他のプログラミング言語、およびデータ サイエンス ライブラリの分野でのパフォーマンス評価では、Magiccoder は特に DS-1000 データセットで良好なパフォーマンスを示し、8.3 パーセント ポイント向上しました。 Magicoder のリリースは、コード生成の分野における重要な一歩を示しています。
Magicoder のオープンソースは、コード生成テクノロジーへの参入の敷居を下げるだけでなく、将来の研究とイノベーションのための強固な基盤も提供します。近い将来、Magiccoder はコード生成の分野に大きな影響を与え、人工知能技術のさらなる発展を促進すると考えられています。