Meta présente Code Llama 70B : Un défi au GPT-4 d'OpenAI dans l'arène du codage IA

Meta a récemment dévoilé son tout nouveau modèle d'IA de génération de code et outil de programmation librement accessible, Code Llama 70B, le positionnant comme un concurrent du GPT-4 d'OpenAI dans le domaine du codage assisté par IA. Dernier ajout à la boîte à outils de programmation IA de Meta, Code Llama 70B s'appuie sur les fondations du modèle de langage Llama 2 et se vante de 70 milliards de paramètres, surpassant ses prédécesseurs en taille et en capacité.

Cette nouvelle version apporte des améliorations significatives dans la génération de séquences de code plus longues et l'amélioration des capacités de débogage. Il permet aux développeurs d'exécuter des requêtes plus complexes en gérant de plus grandes quantités de contexte dans les invites, augmentant ainsi la précision de la génération de code.

La capacité de Code Llama 70B à gérer plus de contexte signifie que les développeurs peuvent fournir des instructions plus détaillées ou des extraits de code plus importants dans une seule invite pendant la programmation, ce qui conduit potentiellement à une plus grande précision dans le code généré.

Code Llama 70B démontre des performances exceptionnelles, atteignant une précision de 53 % sur le benchmark HumanEval. Ce score surpasse GPT-3.5 (48,1 %) et réduit considérablement l'écart avec les 67 % de précision rapportés pour GPT-4 sur le même benchmark.

Le benchmark HumanEval est un ensemble de données rédigé à la main contenant 164 problèmes de programmation. Chaque problème comprend une signature de fonction, une docstring, un corps et plusieurs tests unitaires, avec une moyenne de 7,7 tests par problème. Le benchmark est conçu pour évaluer la correction fonctionnelle du code généré, en se concentrant sur la capacité du modèle à résoudre efficacement et avec précision des défis de programmation plutôt que sur la simple similarité textuelle. Cela représente un pas important vers l'augmentation des capacités humaines et la résolution de problèmes de manière innovante et efficace en évaluant les modèles d'IA en fonction de leurs prouesses en matière de résolution de problèmes. Le benchmark HumanEval est devenu un outil précieux pour évaluer les performances des grands modèles de langage dans les tâches de génération de code.

Selon les statistiques et les tests de performance, GPT-4 présente généralement des performances globales supérieures dans les tâches de codage par rapport aux modèles Code Llama. GPT-4 est également plus polyvalent que la famille Llama, capable de gérer un éventail plus large de tâches, telles que la génération de formats de texte créatifs, la traduction de langues, la réponse à des questions et même le traitement d'entrées d'images (multimodalité), pour lesquelles Code Llama 70B n'a pas été conçu.

Cependant, les modèles Code Llama ont démontré leur excellence dans des tâches spécifiques comme la complétion et la génération de code, et surtout, Code Llama 70B est librement disponible pour la recherche et l'utilisation commerciale selon les termes de la licence de Meta. Cette ouverture peut favoriser une adoption plus rapide par les développeurs et permettre des améliorations pilotées par la communauté.

Ainsi, bien que GPT-4 puisse être en tête en termes de performances de codage globales et de polyvalence, Code Llama 70B de Meta représente un pas en avant significatif dans la course au codage IA, offrant des capacités de génération de code avancées comme alternative compétitive et ouvertement accessible.

Différences clés entre Code Llama 70B et GPT-4

• 1. Performance et polyvalence :
  • GPT-4 démontre généralement des performances supérieures dans les benchmarks de codage et est plus polyvalent, capable de gérer un éventail plus large de tâches, y compris la génération de texte créatif, la traduction, la réponse à des questions et le traitement d'entrées d'images.
  • Code Llama 70B est hautement spécialisé et optimisé pour la génération, la complétion et le débogage de code, atteignant de solides performances dans ces domaines spécifiques.
• 2. Taille du modèle et paramètres :
  • Code Llama 70B comporte 70 milliards de paramètres, ce qui est significativement plus grand et plus performant que les versions précédentes de Code Llama.
  • GPT-4 est un très grand modèle multimodal capable de gérer de longues entrées de texte (plus de 25 000 mots rapportés) et d'accepter des images en entrée. Son nombre exact de paramètres n'est pas divulgué publiquement, mais il est présumé être significativement supérieur à 70B.
• 3. Coût et accessibilité :
  • Code Llama 70B est librement disponible pour la recherche et l'utilisation commerciale selon les termes de licence spécifiques fournis par Meta. Être ouvert permet un affinage et potentiellement des coûts opérationnels inférieurs.
  • GPT-4 est un modèle propriétaire accessible principalement via des API payantes (comme l'API d'OpenAI ou Microsoft Azure), entraînant des coûts d'utilisation qui peuvent être plus élevés par rapport à l'auto-hébergement ou à l'utilisation de versions optimisées de Code Llama.