In einer beispiellosen Zusammenarbeit haben ServiceNow, Hugging Face und NVIDIA StarCoder2 vorgestellt, eine robuste Suite großer Sprachmodelle (LLMs), die speziell dafür entwickelt wurde, die Fähigkeiten von Entwicklern weltweit zu erweitern.
Die StarCoder2 Modelle, die auf einem umfangreichen Datensatz von 619 Programmieraufgaben trainiert wurden, sind so konzipiert, dass sie bei der automatisierten Codegenerierung, der effizienten Workflow-Erstellung und der prägnanten Textzusammenfassung helfen. Sowohl professionelle Softwareentwickler als auch nicht-traditionelle Bürgerentwickler werden von diesem transformativen Toolset profitieren.
Entstanden aus der BigCode Initiative – einem Konsortium, das sich für die ethisch einwandfreie Entwicklung von LLMs einsetzt – wurde die Kreation von StarCoder2 gemeinsam von ServiceNow und Hugging Face kuratiert und veranschaulicht eine kollaborative Zukunft für künstliche Intelligenz.
Das Trio der Branchenführer steuerte jeweils Modelle unterschiedlicher Größe bei: ein 3-Milliarden-Parameter-Gigant von ServiceNow, das 7-Milliarden-Parameter-Schwergewicht von Hugging Face und das kolossale 15-Milliarden-Parameter-Modell, das von NVIDIA trainiert wurde. Bemerkenswert ist, dass die 3-Milliarden-Parameter-Version Berichten zufolge die Wirksamkeit des 15-Milliarden-Parameter-Modells des ursprünglichen StarCoder erreicht, jedoch einen deutlich geringeren Rechenaufwand erfordert.
Diese LLMs sind keine statischen Einheiten; Entwickler werden ermutigt, sie mithilfe von Open-Source-Plattformen wie NVIDIA NeMo oder Hugging Face Transform and Learn (TRL) anzupassen und zu verfeinern, um einer Vielzahl von Entwicklungsanforderungen gerecht zu werden.
Harm de Vries, der die Entwicklung StarCoder2 für ServiceNow leitet und Co-Leiter BigCode ist, lobte StarCoder2 dafür, dass es Entwicklern KI-Tools zur Verfügung stellt, die die Produktivität steigern und skalierbare Lösungen bieten, die genau auf den ethischen KI-Fortschritt abgestimmt sind und den Unternehmenserfolg steigern.
In ähnlicher Weise betonte Leandro von Werra, Maestro für maschinelles Lernen bei Hugging Face, wie das Joint Venture der drei Technologiegiganten Entwicklern dynamische Basismodelle zur Verfügung stellt und so die Effizienz der Anwendungsentwicklung steigert, alles unter dem Banner der Open-Source-Methodik und verantwortungsvoll KI-Praxis.
Plattformen wie AppMaster , die den Entwicklungsprozess für Backend-, Web- und mobile Anwendungen durch eine no-code Umgebung optimieren, profitieren immens von der Hebelwirkung, die KI-gesteuerte Tools wie StarCoder2 bieten können. In einem Bereich, in dem Entwicklerproduktivität und technologische Zugänglichkeit von entscheidender Bedeutung sind, unterstreichen Beiträge wie StarCoder2 den Wert der Zusammenarbeit bei der Weiterentwicklung der Fähigkeiten von Entwicklern und der Branche insgesamt.
