El nuevo modelo de IA de Phind supera a GPT-4 en codificación, con una velocidad similar a la de GPT-3.5 y un contexto de 16k.

El nuevo modelo de IA de Phind supera a GPT-4 en codificación, con una velocidad comparable a la de GPT-3.5 y un contexto de 16k.

En la codificación y resolución de problemas técnicos, un desafío ha sido el equilibrio entre la velocidad y la precisión al buscar respuestas a preguntas complejas. Los desarrolladores a menudo se encuentran en la necesidad de asistencia rápida y confiable.

GPT-4 a menudo ha enfrentado el problema de tiempos de respuesta relativamente lentos. El retraso en la obtención de respuestas puede obstaculizar la productividad.

El Modelo Phind v7 coincide y supera las capacidades de codificación de GPT-4, pero lo hace con una velocidad notable. Con un aumento de 5 veces en el tiempo de respuesta, el Modelo Phind proporciona respuestas de alta calidad a preguntas técnicas en solo 10 segundos, una mejora significativa en comparación con los 50 segundos de espera asociados con su predecesor.

• Investigadores de Amazon presentan Fortuna una biblioteca de IA para la cuantificación de la incertidumbre en el aprendizaje profundo
• Core42 y Cerebras establecen un nuevo referente para los modelos árabes de lenguaje grande con el lanzamiento de Jais 30B
• Investigadores de Hugging Face presentan Distil-Whisper un modelo compacto de reconocimiento de voz que cubre la brecha en entornos de alto rendimiento y bajos recursos.

El Modelo Phind, ahora en su 7ª generación, se basa en la base de ajustes finos de CodeLlama-34B, los primeros modelos que superan a GPT-4 en las puntuaciones de HumanEval. Este nuevo modelo ha sido ajustado finamente en impresionantes 70 mil millones de tokens de código de alta calidad y problemas de razonamiento. Si bien logra una notable puntuación de HumanEval del 74.7%, es esencial tener en cuenta que la utilidad en el mundo real a menudo trasciende tales métricas. A través de una colección completa de comentarios y experiencias de los usuarios, el Modelo Phind ha demostrado su capacidad para cumplir o superar de manera constante la utilidad de GPT-4 en escenarios prácticos de codificación.

Una de las características destacadas del Modelo Phind es su velocidad. Al aprovechar el poder de H100s y la biblioteca TensorRT-LLM de NVIDIA, puede procesar impresionantes 100 tokens por segundo en una sola secuencia, brindando una asistencia rápida a los usuarios que lo necesiten.

Además, el Modelo Phind proporciona un amplio contexto, admitiendo hasta 16,000 tokens en sus respuestas. Actualmente, el modelo permite entradas de hasta 12,000 tokens en el sitio web, reservando los 4,000 restantes para resultados basados en la web.

Aunque el Modelo Phind ofrece beneficios sustanciales, es importante reconocer que aún enfrenta algunas áreas de mejora. Desafíos notables incluyen la consistencia, especialmente al manejar preguntas complejas. En estos casos, el Modelo Phind puede requerir más generaciones para llegar a la respuesta correcta que GPT-4.

En conclusión, el Modelo Phind es una solución prometedora para el problema continuo de la asistencia eficiente y confiable en la codificación. Combina habilidades de codificación superiores, velocidad notable y soporte contextual extenso, todos ellos contribuyen a su eficacia para proporcionar ayuda en el mundo real a los usuarios. A medida que este modelo continúa evolucionando y aborda los desafíos restantes, tiene el potencial de revolucionar la forma en que se responden las preguntas técnicas, ofreciendo a los desarrolladores y entusiastas de la tecnología una experiencia de codificación más eficiente y productiva.

El artículo El Nuevo Modelo de Inteligencia Artificial de Phind Supera a GPT-4 en Codificación, con Velocidad Similar a GPT-3.5 y Contexto de 16k apareció primero en MarkTechPost.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!