कोड लामा कोडिंग के लिए एक अत्यधिक उन्नत भाषा मॉडल है जो अनुकूलित कोड उत्पन्न कर सकता है, कोड अनुकूलन और पुल अनुरोध उत्पन्न करने के लिए इसके संभावित अनुप्रयोगों और निहितार्थों के बारे में चर्चा कर सकता है।
सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग नौकरियों में प्राइम नंबरों को समझने के महत्व पर बहस की जाती है, जबकि कोड लामा के प्रशिक्षण विधियों और संदर्भ आकार के बारे में अटकलें पैदा होती हैं।
चर्चाओं में स्थानीय रूप से कोड लामा चलाने के लिए जीपीयू का उपयोग करना, कोड को अनुकूलित करने और सुधारने के लिए हार्डवेयर आवश्यकताओं, उपकरणों और मॉडल शामिल हैं। आरईएसटी एपीआई के माध्यम से अत्याधुनिक मॉडल तक पहुंचने के लिए ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करने के बीच एक बहस भी है।
"अप्राकृतिक कोड लामा" नामक एक मॉडल के प्रदर्शन और लाइसेंसिंग पर बहस की जाती है, साथ ही नौकरी की सुरक्षा और मानव नियंत्रण जैसे एआई प्र गति के संभावित प्रभावों पर भी बहस की जाती है।
प्रतिभागी उद्योग में क्रांति लाने वाले भाषा मॉडल के बारे में उत्साह व्यक्त करते हैं, लेकिन सीमाओं को स्वीकार करते हैं, जिसमें प्रशिक्षण डेटा के माध्यम से संभावित रूप से प्रदर्शन को बढ़ाने के बारे में चिंताएं शामिल हैं।
कोड लामा एक अत्याधुनिक बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) है जिसे विशेष रूप से कोडिंग कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह संकेतों के आ धार पर कोड के बारे में कोड और प्राकृतिक भाषा उत्पन्न कर सकता है।
कोड लामा के तीन मॉडल हैं: कोड लामा (मूलभूत कोड मॉडल), कोड लामा - पायथन (पायथन के लिए विशेष), और कोड लामा - निर्देश (प्राकृतिक भाषा निर्देशों के लिए ठीक किया गया)।
बेंचमार्क परीक्षण में, कोड लामा ने कोड कार्यों पर अन्य सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एलएलएम से बेहतर प्रदर्शन किया।
यह लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है और इसका उपयोग कोड पूरा करने और डिबगिंग के लिए किया जा सकता है।
विशिष्ट विलंबता आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कोड लामा में विभिन्न मॉडल आकार हैं।
इसमें कोडिंग वर्कफ़्लो ज़ में सुधार करने और शुरुआती लोगों के लिए कोडिंग को अधिक सुलभ बनाने की क्षमता है।
कोड लामा एक सामुदायिक लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, और उपयोगकर्ताओं को स्वीकार्य उपयोग नीति का पालन करना होगा।
मॉडल का सुरक्षा मूल्यांकन किया गया है और जोखिम ों को कम करने के लिए सावधानी बरती गई है।
डेवलपर्स को कोड-विशिष्ट मूल्यांकन बेंचमार्क का उपयोग करके मॉडल का मूल्यांकन करने और सुरक्षा अध्ययन करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।
लक्ष्य लामा 2 का लाभ उठाकर कोडिंग के लिए जनरेटिव एआई विकसित करना जारी रखना है और दूसरों को अभिनव उपकरण बनाने के लिए प्रेरित करना है।
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एक एआई स्टार्टअप हगिंग फेस ने सीरीज डी फंडिंग में $ 235 मिलियन हासिल किए हैं, जिसमें सेल्सफोर्स और एनवीडिया जैसे उल्लेखनीय निवेशक भाग ले रहे हैं।
फंडिंग राउंड ने मई 2022 के बाद से हगिंग फेस के मूल्यांकन को दोगुना कर 4.5 बिलियन डॉलर कर दिया है।
हगिंग फेस डेटा साइंस होस्टिंग और डेवलपमेंट टूल प्रदान करता है, जिसमें एआई कोड रिपॉजिटरी हब, मॉडल और डेटासेट, साथ ही एआई-संचालित अनुप्रयोगों के लिए वेब ऐप शामिल हैं।
कंपनी लाइब्रेरी और सशुल्क कार्यक्षमता जैसे ऑटोट्रेन, अनुमान एपीआई और इन्फिनिटी प्रदान करती है।
जुटाए गए धन का उपयोग हगिंग फेस द्वारा अनुसंधान, उद्यम और स्टार्टअप में अपने समर्थन का विस्तार करने के लिए किया जाएगा।
एक एआई मॉडल होस्टिंग प्लेटफॉर्म हगिंग फेस ने हाल ही में सेल्सफोर्स और एनवीडिया सहित निवेशकों से फंडिंग में $ 235 मिलियन जुटाए हैं।
कंपनी की भविष्य की योजनाओं में अपनी सेवाओं का मुद्रीकरण शामिल है, जिसने एआई पारिस्थितिकी तंत्र के जोखिमों के बारे में चिंताओं को जन्म दिया है और हगिंग फेस पर निर्भरता को कम करने की आवश्यकता है।
संभावित मुद्रीकरण रणनीतियों, अन्य प्लेटफार्मों की तुलना और मुक्त संसाधनों की स्थिरता के बारे में चर्चा चल रही है।
एआई/एमएल बेचने के बिजनेस मॉडल को लेकर बहस चल रही है और हगिंग फेस द्वारा प्रदान की गई पेशकशों के बारे में भ्रम की स्थिति है।
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