Meta stellt Code Llama 70B vor: Herausforderung für OpenAIs GPT-4 im Bereich KI-Programmierung

Gábor Bíró • 13. Februar 2024
3 Min. Lesezeit

Metas neuestes KI-Modell zur Code-Generierung, Code Llama 70B, tritt als direkter Konkurrent zu OpenAIs GPT-4 auf den Markt und bietet höhere Genauigkeit und fortschrittliche Programmierfunktionen als offen verfügbare Alternative.

Meta stellt Code Llama 70B vor: Herausforderung für OpenAIs GPT-4 im Bereich KI-Programmierung
Quelle: Selbst erstellt

Meta hat kürzlich sein neuestes, frei verfügbares KI-Modell zur Code-Generierung und Programmierwerkzeug, Code Llama 70B, vorgestellt und positioniert es als Herausforderer für OpenAIs GPT-4 im Bereich der KI-gestützten Programmierung. Als jüngste Ergänzung zu Metas KI-Programmier-Toolkit baut Code Llama 70B auf dem Fundament des Sprachmodells Llama 2 auf und verfügt über 70 Milliarden Parameter, wodurch es seine Vorgänger in Größe und Leistungsfähigkeit übertrifft.

Diese neue Version bringt erhebliche Verbesserungen bei der Generierung längerer Code-Sequenzen und der Verbesserung der Debugging-Fähigkeiten. Es ermöglicht Entwicklern, komplexere Anfragen auszuführen, indem es größere Mengen an Kontext innerhalb von Prompts verarbeitet, wodurch die Genauigkeit der Code-Generierung erhöht wird.

Die Fähigkeit von Code Llama 70B, mehr Kontext zu verarbeiten, bedeutet, dass Entwickler detailliertere Anweisungen oder größere Code-Abschnitte innerhalb eines einzelnen Prompts während der Programmierung bereitstellen können, was potenziell zu einer höheren Genauigkeit des generierten Codes führt.

Code Llama 70B demonstriert eine herausragende Leistung und erreicht 53 % Genauigkeit im HumanEval-Benchmark. Dieser Wert übertrifft GPT-3.5 (48,1 %) und schließt die Lücke zu den 67 % Genauigkeit, die für GPT-4 im selben Benchmark berichtet werden, deutlich.

Der HumanEval-Benchmark ist ein handgeschriebener Datensatz, der 164 Programmieraufgaben enthält. Jede Aufgabe umfasst eine Funktionssignatur, einen Docstring, einen Body und mehrere Unit-Tests, durchschnittlich 7,7 Tests pro Aufgabe. Der Benchmark wurde entwickelt, um die funktionale Korrektheit des generierten Codes zu bewerten und konzentriert sich darauf, ob das Modell Programmieraufgaben effektiv und genau lösen kann und nicht nur auf Textähnlichkeit. Dies stellt einen bedeutenden Schritt zur Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten und zur innovativen und effizienten Lösung von Problemen dar, indem KI-Modelle auf der Grundlage ihrer Problemlösungskompetenz bewertet werden. Der HumanEval-Benchmark hat sich zu einem wertvollen Werkzeug zur Bewertung der Leistung großer Sprachmodelle bei Code-Generierungsaufgaben entwickelt.

Laut Statistiken und Leistungstests zeigt GPT-4 im Allgemeinen eine höhere Gesamtleistung bei Programmieraufgaben im Vergleich zu Code Llama-Modellen. GPT-4 ist auch vielseitiger als die Llama-Familie und kann ein breiteres Spektrum an Aufgaben bewältigen, wie z. B. das Generieren kreativer Textformate, das Übersetzen von Sprachen, das Beantworten von Fragen und sogar das Verarbeiten von Bildeingaben (Multimodalität), für die Code Llama 70B nicht entwickelt wurde.

Code Llama-Modelle haben jedoch in bestimmten Aufgaben wie Code-Vervollständigung und -Generierung Exzellenz gezeigt, und entscheidend ist, dass Code Llama 70B unter den Lizenzbedingungen von Meta sowohl für Forschungs- als auch für kommerzielle Zwecke frei verfügbar ist. Diese Offenheit kann eine schnellere Akzeptanz bei Entwicklern fördern und Community-gesteuerte Verbesserungen ermöglichen.

Obwohl GPT-4 in Bezug auf die Gesamtprogrammierleistung und Vielseitigkeit führend sein mag, stellt Metas Code Llama 70B einen bedeutenden Fortschritt im KI-Programmierwettlauf dar und bietet fortschrittliche Code-Generierungsfunktionen als wettbewerbsfähige und offen zugängliche Alternative.

Hauptunterschiede zwischen Code Llama 70B und GPT-4

  • 1. Leistung und Vielseitigkeit:
    • GPT-4 zeigt im Allgemeinen eine höhere Leistung in Programmier-Benchmarks und ist vielseitiger, da es ein breiteres Spektrum an Aufgaben bewältigen kann, einschließlich der Generierung kreativer Texte, Übersetzung, Beantwortung von Fragen und Verarbeitung von Bildeingaben.
    • Code Llama 70B ist hochspezialisiert und für Code-Generierung, -Vervollständigung und Debugging optimiert und erzielt in diesen spezifischen Bereichen eine starke Leistung.
  • 2. Modellgröße und Parameter:
    • Code Llama 70B verfügt über 70 Milliarden Parameter und ist damit deutlich größer und leistungsfähiger als frühere Code Llama-Versionen.
    • GPT-4 ist ein sehr großes multimodales Modell, das lange Texteingaben (über 25.000 Wörter berichtet) verarbeiten und Bilder als Eingabe akzeptieren kann. Die genaue Parameteranzahl ist nicht öffentlich bekannt, wird aber vermutlich deutlich größer als 70 Milliarden sein.
  • 3. Kosten und Zugänglichkeit:
    • Code Llama 70B ist unter bestimmten Lizenzbedingungen von Meta sowohl für Forschungs- als auch für kommerzielle Zwecke frei verfügbar. Die Offenheit ermöglicht Feinabstimmung und potenziell niedrigere Betriebskosten.
    • GPT-4 ist ein proprietäres Modell, das hauptsächlich über kostenpflichtige APIs (wie OpenAIs API oder Microsoft Azure) zugänglich ist, wodurch Nutzungskosten entstehen, die im Vergleich zum potenziellen Self-Hosting oder der Verwendung optimierter Versionen von Code Llama höher sein können.
Gábor Bíró • 13. Februar 2024