Code Llama Probando el modelo de lenguaje de c贸digo abierto de Facebook 馃

El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, ha introducido recientemente a Code Llama, una inteligencia artificial de 70 mil millones de par谩metros creada espec铆ficamente para la codificaci贸n. Pero 驴c贸mo se compara con gigantes como ChatGPT? Decid铆 ponerla a prueba.

Prob茅 el Code Llama de Meta con 3 desaf铆os de codificaci贸n de IA en los que ChatGPT se destac贸, y no fue impresionante.

Retrato de Llama contra un fondo de madera Imagen de Pixabay

Hace unas semanas, el CEO de Meta, Mark Zuckerberg, hizo un emocionante anuncio en Facebook. Su empresa est谩 abriendo el c贸digo de Code Llama, su gran modelo de lenguaje (LLM) que act煤a como un motor de inteligencia artificial (IA) similar a GPT-3.5 y GPT-4 en ChatGPT. Este motor, dise帽ado espec铆ficamente para ayudar en la escritura y edici贸n de c贸digo, presume de tener la impresionante cifra de 70 mil millones de par谩metros. La esperanza es que al alimentar al modelo con problemas m谩s desafiantes, proporcionar谩 respuestas m谩s precisas.

El Dilema de la Apertura de C贸digos 馃敁

La decisi贸n de abrir el c贸digo de Code Llama es sin duda intrigante. Implica que los desarrolladores pueden descargar el modelo, instalarlo en sus propios servidores y utilizarlo para buscar asistencia en programaci贸n sin tener que preocuparse de que Facebook tome su c贸digo para el entrenamiento u otros prop贸sitos maliciosos. Sin embargo, configurar un servidor Linux y cumplir con varios requisitos puede ser bastante engorroso. Afortunadamente, los magos de la tecnolog铆a de Hugging Face ya han integrado el LLM de Code Llama de 70B en su interfaz HuggingChat. As铆 que, veamos eso m谩s de cerca a continuaci贸n.

Comenzando con Code Llama 馃殌

Para empezar con Code Llama, simplemente crea una cuenta gratuita en Hugging Face. Si ya tienes una cuenta, puedes usar el LLM de Code Llama de 70B con esa misma cuenta. Sin embargo, es importante tener en cuenta que, a diferencia de instalar Code Llama en tu propio servidor, usar el servicio de Hugging Face podr铆a implicar compartir lo que escribas con los autores del modelo (a menos que desactives esta opci贸n en la configuraci贸n).

As铆 es como cambias a Code Llama en HuggingChat: 1. Inicia sesi贸n en HuggingChat. 2. En la interfaz de chat, haz clic en el icono de configuraci贸n para acceder a la configuraci贸n. 3. En la configuraci贸n, selecciona el modelo codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf a la izquierda. 4. Verifica que el LLM de Code Llama haya sido elegido. 5. Haz clic en Activar.

隆Ahora est谩s listo para chatear con el modelo Code Llama!

Poniendo a Code Llama a Prueba 馃И

Para evaluar las capacidades de Code Llama, realic茅 una serie de pruebas, comparando su rendimiento con el de ChatGPT y Bard (Gemini). Echemos un vistazo a algunas de estas pruebas.

Prueba 1: Escribiendo un Plugin de WordPress 馃捇

En esta prueba, el desaf铆o giraba en torno a crear un plugin de WordPress compatible con PHP 8. ChatGPT sobresali贸 en esta tarea, mientras que Bard luch贸 un poco. 驴Y qu茅 tal Code Llama? Desafortunadamente, no cumpli贸. El c贸digo generado carec铆a de un encabezado de plugin y ten铆a elementos faltantes, lo que lo hac铆a incompatible con el formateador de c贸digo de mi editor de programaci贸n. Adem谩s, el c贸digo no se pudo probar, marc谩ndolo como un fracaso claro.

Prueba 2: Reescribir una Funci贸n de Cadena 馃敗

A continuaci贸n, intent茅 corregir un error en mi c贸digo relacionado con la aceptaci贸n de valores decimales en lugar de solo enteros. Tanto ChatGPT como Code Llama proporcionaron soluciones satisfactorias, siendo este 煤ltimo generando un c贸digo funcional y aceptable.

Prueba 3: Encontrar un Error que No Pude Encontrar 馃悶

Para esta prueba, desafi茅 a Code Llama con un problema de codificaci贸n complejo que me hab铆a dejado perplejo antes. ChatGPT se destac贸 al identificar la causa ra铆z del problema y sugerir una soluci贸n. Bard, por otro lado, solo revis贸 superficialmente y no pudo proporcionar una soluci贸n adecuada. Desafortunadamente, Code Llama comparti贸 el mismo destino que Bard, al no comprender las intrincaciones del problema en cuesti贸n.

馃毃 Y el Ganador Es鈥 馃毃

Seg煤n los resultados de la prueba, est谩 claro que Code Llama no est谩 a la altura de ChatGPT. Si bien Code Llama puede ofrecer la ventaja de privacidad cuando se instala en tu propio servidor, pierde su valor si no puede proporcionar respuestas precisas. En comparaci贸n, el rendimiento de ChatGPT establece un alto est谩ndar para que Code Llama lo cumpla.

鈥渀html

Es importante tener en cuenta que estas pruebas no son exhaustivas, pero destacan la brecha entre los dos modelos. Code Llama todav铆a tiene potencial, pero se necesitan mejoras para llevarlo al nivel de ChatGPT. Facebook necesita 鈥淶uckearse鈥 y hacer las mejoras necesarias.

驴Qu茅 hay de otros asistentes de programaci贸n de IA? 馃懃

驴Has probado alg煤n asistente de programaci贸n de IA? 驴C贸mo te ha ido con ellos? 隆Cu茅ntanos en los comentarios a continuaci贸n! Siempre es fascinante escuchar sobre tus experiencias y las herramientas que has encontrado 煤tiles.

Tambi茅n, aseg煤rate de seguirme en redes sociales para actualizaciones diarias de proyectos. Suscr铆bete a mi bolet铆n de actualizaci贸n semanal en Substack, y con茅ctate conmigo en Twitter, Facebook, Instagram, y YouTube. 隆Manteng谩monos conectados y compartamos nuestros pensamientos en este siempre emocionante mundo de la tecnolog铆a!


Lista de Referencias:

Nota: Estos son los enlaces originales del contenido proporcionado.

鈥渀