Новая AI-модель Phind превосходит GPT-4 в области кодирования, обеспечивая скорость, сравнимую с GPT-3.5, и контекст объемом 16 тысяч символов.
Phind новая AI-модель с превосходной скоростью кодирования, сравнимой с GPT-3.5, и контекстом объемом 16 тысяч символов, опережает GPT-4
В программировании и решении технических проблем часто возникает противоречие между скоростью и точностью при поиске ответов на сложные вопросы. Разработчики часто нуждаются в быстрой и надежной помощи.
Модель GPT-4 часто сталкивается с проблемой относительно низкой скорости ответа. Задержка в получении ответов может снизить производительность.
Модель Phind v7 соответствует и превосходит возможности GPT-4 в области программирования, но делает это с впечатляющей скоростью. Модель Phind обеспечивает высококачественные ответы на технические вопросы всего за 10 секунд, что является значительным улучшением по сравнению с 50-секундным ожиданием, связанным с ее предшественником, и обеспечивает увеличение времени отклика в 5 раз.
- Brave представляет Leo искусственный интеллект-помощник, который может помочь с различными задачами, включая реально-временные резюме веб-страниц или видео
- Generative AI в поиске расширяется до более чем 120 новых стран и территорий
- Дети с ограниченными возможностями тоже являются геймерами
Модель Phind, находящаяся уже на 7-м поколении, разработана на основе мощной базы данных CodeLlama-34B fine-tunes, которые стали первыми моделями, превосходящими GPT-4 по показателям HumanEval. Эта новая модель была доработана на 70 миллиардах токенов высококачественного кода и задач рассуждения. Хотя она достигает впечатляющего показателя HumanEval в 74,7%, важно отметить, что в реальном мире полезность часто переходит столь математические метрики. Собирая всеобъемлющую обратную связь и используя опыт пользователей, модель Phind продемонстрировала способность последовательно удовлетворять или превосходить полезность GPT-4 в реальных сценариях программирования.
Одной из выдающихся возможностей модели Phind является ее скорость. Используя мощность H100s и библиотеку TensorRT-LLM от NVIDIA, она может обрабатывать впечатляющее количество 100 токенов в секунду в одном потоке, обеспечивая быструю помощь пользователям, которым она необходима.
Кроме того, модель Phind обеспечивает обширный контекст, поддерживая до 16 000 токенов для своих ответов. На данный момент модель позволяет вводить до 12 000 токенов на веб-сайте, оставляя еще 4 000 для результатов, основанных на вебе.
Несмотря на то, что модель Phind имеет значительные преимущества, следует отметить, что у нее все еще есть некоторые направления для улучшения. Одной из проблем является последовательность, особенно при обработке сложных вопросов. В таких случаях модели Phind может потребоваться больше поколений, чтобы прийти к правильному ответу по сравнению с моделью GPT-4.
В заключение, модель Phind является многообещающим решением по проблеме эффективной и надежной помощи в программировании. Она объединяет высокие навыки программирования, впечатляющую скорость и обширную поддержку контекста, все это способствует ее эффективности в предоставлении помощи в реальном мире пользователям. По мере развития этой модели и преодоления оставшихся проблем у нее есть потенциал преобразить способ получения ответов на технические вопросы, предлагая разработчикам и техническим энтузиастам более эффективный и продуктивный опыт программирования.
Статья Новая модель искусственного интеллекта Phind превосходит GPT-4 в программировании, обладая скоростью, как у GPT-3.5, и контекстом в 16к появилась первоначально на MarkTechPost.
