Abordarea Meta față de IA generativă este marcată de o dublă încredere pe modelul său proprietar Llama și pe GPT-4 de la OpenAI.
Fortune raportează că Meta folosește o strategie pragmatică pentru Metamate, asistentul intern de codare AI al Meta, lansat la începutul anului 2024. Instrumentul folosește GPT-4 OpenAI într-o funcționalitate hibridă. Acest lucru evidențiază provocările de a atinge autosuficiența în IA generativă, chiar dacă Meta poziționează Llama drept piatră de temelie a eforturilor sale de inovare.
Mark Zuckerberg, CEO-ul Meta, a promovat în mod constant capacitățile Llama, susținând că este „competitivă. cu cele mai avansate modele și, în unele cazuri, conducând și proiectând că Llama va fi „cel mai avansat model deschis din industrie anul viitor”. integrarea GPT-4 în instrumente cheie precum Metamate reflectă complexitatea reală a implementării sistemelor AI avansate la scară.
Metamate: un instrument AI hibrid pentru dezvoltatori
Metamate exemplifică încrederea Meta pe mai multe modele pentru a răspunde nevoilor diverse ale dezvoltatorilor săi Instrumentul alternează dinamic între GPT-4 și Llama pe baza complexității interogărilor de codare.
Angajații familiarizați cu Metamate îl descriu ca un asistent util. pentru sarcini de bază, dar recunoașteți limitările sale cu o inginerie mai avansată. Un angajat l-a caracterizat ca fiind „cel puțin la fel de bun ca un stagiar”, subliniind utilitatea sa pentru programarea repetitivă, dar aplicarea limitată în rezolvarea provocărilor complicate.
În timp ce integrarea GPT-4 de către Metamate asigură performanțe robuste, ea subliniază, de asemenea, limitările modelului proprietar Llama de la Meta. Aceasta este în contrast cu afirmațiile ambițioase făcute în timpul lansării Code Llama, o extensie specializată a Llama 2. introdus în august 2023.
Code Llama a fost conceput pentru a gestiona sarcini precum depanarea, generarea de cod și documentația. Acceptă limbaje de programare, inclusiv Python, Java și C++ și procesează până la 100.000 de simboluri de context, permițându-l. să lucreze eficient cu baze de cod extinse.
Code Llama a avut rezultate competitive în ceea ce privește reperele din industrie, realizând scoruri de 53,7% la HumanEval și 56,2% la Programarea Python de bază (MBPP), în ciuda acestor realizări, încrederea continuă a Meta pe GPT-4 pentru instrumente precum Metamate evidențiază dificultățile de scalare a Llama pentru a satisface nevoile practice ale utilizatorilor întreprinderilor.
Legate: Supermaven se alătură cursorului pentru a concura cu GitHub Copilot în codul AI Editare
Gemini Google și peisajul instrumentelor de codare AI în extindere
În timp ce Meta își perfecționează strategia hibridă, concurenți precum Google avansează și în spațiul de codare AI. GitHub, deținut de Microsoft, conduce în prezent spațiul de codare AI cu GitHub Copilot pe o piață pe care Google încearcă să o capteze.
Recent, GitHub a lansat un nou instrument de examinare a codului bazat pe inteligență artificială pentru GitHub Copilot, care oferă dezvoltatorilor o modalitate mai rapidă și mai eficientă de a repeta codul. Și Microsoft continuă să integreze GitHub Copilot în ecosistemul său de instrumente pentru dezvoltatori, cu o multitudine de noi integrări și funcții anunțate recent.
Google, pe de altă parte, a lansat recent Gemini Code Assist Enterprise, un instrument AI conceput pentru a sprijini dezvoltarea software-ului pentru întreprinderi.
La fel ca GitHub Copilot, Gemini se integrează cu medii de dezvoltare integrate (IDE) populare, cum ar fi Visual Studio Code și JetBrains, unde oferă funcții avansate, cum ar fi sugestii de cod conștient de context, generarea de funcții și crearea de teste unitare.
Ceea ce îl diferențiază pe Gemini este capacitatea sa de a analiza contextul bazei de coduri locale a dezvoltatorului. Această caracteristică permite îndrumări mai personalizate în comparație cu instrumentele generice de completare a codului.
Gemini acceptă, de asemenea, personalizarea pentru organizații, permițând sugestiilor de cod să se alinieze la standardele interne. Dezvoltatorii pot folosi Gemini în serviciile Google Cloud, inclusiv Firebase și BigQuery, unde ajută la interogări SQL și Python pentru a accelera analiza datelor.
Cu prețuri care pornesc de la 19 USD per utilizator anual, Gemini își propune să atragă întreprinderi din toate categoriile. dimensiuni. Impingerea agresivă a Google în acest spațiu se aliniază cu proiecțiile din industrie de la Gartner, care sugerează că aproape toți dezvoltatorii de întreprinderi se vor baza pe instrumente AI pentru codare până în 2028.
Legate: Modele de codare AI: Alibaba extinde seria Qwen2.5-Coder pe fondul impulsului global al AI
Criticii la adresa deschiderii și transparenței AI
Meta a poziționat Llama ca o alternativă open-source la modelele de vârf precum GPT-4. Cu toate acestea, această afirmație a fost examinată. Un studiu al Universității Radboud a criticat-o pe Meta pentru promovarea deschiderii în timp ce reține datele critice de antrenament, afirmând că Llama 2 nu îndeplinește majoritatea criteriilor de deschidere.
Această critică evidențiază o tendință mai amplă a industriei în care companiile publică selectiv informații despre inteligența lor artificială. modele, menținând în același timp un control strict asupra setului de date cheie.
Tensiunea dintre pretențiile de transparență și strategiile de proprietate nu este unică pentru Meta. OpenAI, Google și Amazon s-au confruntat cu critici similare, deoarece echilibrează inovația cu presiunile competitive. Cu toate acestea, încrederea Meta pe GPT-4, în ciuda retoricii sale open-source, subliniază limitările practice ale realizării unui ecosistem AI complet deschis.
Dubla încredere a Meta pe GPT-4 și Llama ar putea reflecta un pragmat și înțelept. abordare pe fondul complexității implementării instrumentelor AI generative. În timp ce viziunea lui Zuckerberg pentru Llama pune accent pe independență și inovație, includerea GPT-4 în instrumente precum Metamate dezvăluie provocările de satisfacere a diverselor nevoi ale întreprinderilor.
