Metas Ansatz zur generativen KI zeichnet sich durch eine doppelte Abhängigkeit von seinem proprietären Llama-Modell und OpenAIs GPT-4 aus.
Fortune berichtet, dass Meta verwendet eine pragmatische Strategie für Metamate, Metas internen KI-Codierungsassistenten, der Anfang 2024 eingeführt wurde. Das Tool nutzt OpenAIs GPT-4 in einer Hybridfunktionalität. Dies verdeutlicht die Herausforderungen bei der Erreichung der Eigenständigkeit in der generativen KI, auch wenn Meta Llama als Eckpfeiler seiner Innovationsbemühungen positioniert.
Mark Zuckerberg, CEO von Meta, hat immer wieder die Fähigkeiten von Llama gepriesen und behauptet, es sei „wettbewerbsfähig“. mit den fortschrittlichsten Modellen und in einigen Fällen führend und prognostizieren, dass Llama „nächstes Jahr das fortschrittlichste offene Modell der Branche“ sein wird. Allerdings ist die Integration von GPT-4 in wichtige Tools wie Metamate spiegelt die reale Komplexität des Einsatzes fortschrittlicher KI-Systeme in großem Maßstab wider.
Metamate: Ein hybrides KI-Tool für Entwickler
Metamate ist ein Beispiel dafür, dass Meta auf mehrere Modelle setzt, um den unterschiedlichen Anforderungen seiner Entwickler gerecht zu werden Wechselt dynamisch zwischen GPT-4 und Llama basierend auf der Komplexität der Codierungsabfragen.
Mitarbeiter, die mit Metamate vertraut sind, beschreiben es als hilfreichen Assistenten für grundlegende Aufgaben, erkennen jedoch seine Einschränkungen bei fortgeschrittenerer Technik an. Ein Mitarbeiter bezeichnete es als „mindestens so gut wie ein Praktikant“ und betonte seinen Nutzen für repetitive Programmierung, aber seine begrenzte Anwendbarkeit bei der Lösung komplizierter Herausforderungen.
Die Integration von GPT-4 durch Metamate gewährleistet zwar eine robuste Leistung, unterstreicht aber auch die Einschränkungen des proprietären Llama-Modells von Meta Dies steht im Gegensatz zu den ehrgeizigen Behauptungen, die während der Veröffentlichung von Code Llama, einer im August 2023 eingeführten speziellen Erweiterung von Llama 2, aufgestellt wurden.
Code Llama wurde für Aufgaben wie Debugging, Codegenerierung und Dokumentation entwickelt. Es unterstützt Programmiersprachen wie Python, Java und C++ und verarbeitet bis zu 100.000 Kontexttoken, sodass es effektiv mit umfangreichen Codebasen arbeiten kann.
Code Llama schnitt bei Branchen-Benchmarks konkurrenzfähig ab und erreichte Werte von 53,7 % bei HumanEval und 56,2 % bei Mostly Basic Python Programming (MBPP). Metas anhaltende Abhängigkeit von GPT-4 für Tools wie Metamate verdeutlicht die Schwierigkeiten bei der Skalierung von Llama, um den praktischen Anforderungen von Unternehmensbenutzern gerecht zu werden.
Verwandt: Supermaven schließt sich Cursor an, um mit GitHub Copilot zu konkurrieren in der KI-Codebearbeitung
Googles Gemini und die wachsende KI-Codierungstools-Landschaft
Während Meta seine Hybridstrategie verfeinert, tun dies auch Konkurrenten wie Google Fortschritte im Bereich der KI-Codierung. Das zu Microsoft gehörende GitHub ist derzeit mit GitHub Copilot führend im Bereich der KI-Codierung in einem Markt, den auch Google zu erobern versucht.
Kürzlich hat GitHub ein neues KI-gestütztes Codeüberprüfungstool für GitHub Copilot auf den Markt gebracht, das Entwicklern angeboten wird eine schnellere und effizientere Möglichkeit, Code zu iterieren. Und Microsoft bindet GitHub Copilot weiterhin in sein Ökosystem von Entwicklertools ein, wobei erst kürzlich eine Vielzahl neuer Integrationen und Funktionen angekündigt wurden.
Google hingegen hat kürzlich Gemini Code Assist Enterprise auf den Markt gebracht, ein entwickeltes KI-Tool zur Unterstützung der Entwicklung von Unternehmenssoftware.
Wie GitHub Copilot lässt sich Gemini in gängige integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) wie Visual Studio Code und JetBrains integrieren und bietet dort erweiterte Funktionen wie kontextbezogene Codevorschläge, Funktionsgenerierung und Unit-Test-Erstellung.
Was Gemini auszeichnet, ist seine Fähigkeit, den Kontext der lokalen Codebasis eines Entwicklers zu analysieren. Diese Funktion ermöglicht eine individuellere Anleitung im Vergleich zu generischen Code-Vervollständigungstools.
Gemini unterstützt auch die Anpassung für Organisationen, sodass Codevorschläge an internen Standards ausgerichtet werden können. Entwickler können Gemini für alle Google Cloud-Dienste nutzen, einschließlich Firebase und BigQuery, wo es bei SQL-und Python-Abfragen hilft, um die Datenanalyse zu beschleunigen.
Mit Preisen ab 19 US-Dollar pro Benutzer pro Jahr möchte Gemini Unternehmen aller Art ansprechen Größen. Der aggressive Vorstoß von Google in diesem Bereich steht im Einklang mit Branchenprognosen von Gartner, die darauf hindeuten, dass sich bis 2028 fast alle Unternehmensentwickler bei der Codierung auf KI-Tools verlassen werden.
Verwandt: KI-Codierungsmodelle: Alibaba erweitert Qwen2.5-Coder-Serie inmitten globaler KI-Push
Kritik an KI-Offenheit und-Transparenz
Meta hat Llama als positioniert Open-Source-Alternative zu führenden Modellen wie GPT-4. Diese Behauptung wurde jedoch einer genauen Prüfung unterzogen. Eine Studie der Radboud University kritisierte Meta dafür, Offenheit zu fördern und gleichzeitig wichtige Trainingsdaten zurückzuhalten, und stellte fest, dass Llama 2 die meisten Kriterien für Offenheit nicht erfüllt.
Diese Kritik unterstreicht einen breiteren Branchentrend, bei dem Unternehmen selektiv Informationen über ihre KI veröffentlichen Modelle und behalten gleichzeitig die strenge Kontrolle über wichtige Datensätze bei.
Die Spannung zwischen Transparenzansprüchen und proprietären Strategien ist nicht nur bei Meta zu beobachten. OpenAI, Google und Amazon wurden ähnlicher Kritik ausgesetzt, da sie Innovation und Wettbewerbsdruck in Einklang bringen. Metas Vertrauen auf GPT-4 unterstreicht jedoch trotz seiner Open-Source-Rhetorik die praktischen Grenzen der Schaffung eines vollständig offenen KI-Ökosystems.
Metas doppelte Abhängigkeit von GPT-4 und Llama könnte eine pragmatische und kluge Entscheidung widerspiegeln Ansatz inmitten der Komplexität beim Einsatz generativer KI-Tools. Während Zuckerbergs Vision für Llama Unabhängigkeit und Innovation betont, zeigt die Einbindung von GPT-4 in Tools wie Metamate die Herausforderungen bei der Erfüllung unterschiedlicher Unternehmensanforderungen.
