- Code Llamaは、コーディング作業に特化した新しい大規模言語モデル(LLM)です。
- コードや自然言語のプロンプトから、コードやコードに関する自然言語を生成することができる。
- コードラマには3つのモデルがあります:Code Llama、Codel Llama - Python、Code Llama - Instructです。
- コーディングタスクでは、他の公開されているLLMを凌駕している。
- モデルはLlama 2の上に構築されており、研究および商用利用は無料である。
- Code Llamaは、開発者のワークフローを改善し、コーディングをより身近なものにする可能性を秘めている。
- 一般的なプログラミング言語をサポートしており、コード補完やデバッグに使用できる。
- コード・ラマは安全で責任ある使用が強調されており、モデルは安全性評価を受 けています。
- コード・ラマのリリースは、AIコミュニティにおけるイノベーションとコラボレーションを促進する。
- Code Llamaは、最適化されたコードを生成することができるコーディングのための高度な言語モデルであり、コードの最適化やプルリクエストの生成のための潜在的な用途や意味合いについての議論を巻き起こしている。
- ソフトウェア・エンジニアリングの仕事において素数を理解することの重要性が議論される一方で、Code Llamaのトレーニング方法やコンテキストの大きさについて憶測が飛び交う。
- Code Llamaをローカルで実行するためのGPUの使用、ハードウェア要件、ツール、コードの最適化と改良のためのモデルについて議論する。また、オープンソースのモデルを使うか、REST APIを通じて最先端のモデルにアクセスするかという議論もあります。
- アンナチュラル・コード・ラマ」と呼ばれるモデルの性能とライセンスについて、雇用の安定や人間の管理といったAIの進歩がもたらす潜在的な影響とともに議論されている。
- 参加者は、業界に革命をもたらす言語モデルについて興奮を示しながらも、トレーニングデータによるパフォーマンスの誇張の可能性についての懸念など、限界を認めている。
- Code Llamaは、コーディングタスクのために特別に設計された最先端の大規模言語モデル(LLM)です。
- プロンプトに基づいて、コードやコードに関する自然言語を生成することができる。
- Code Llamaには3つのモデルがある:Code Llama(基礎となるコードモデル)、Code Llama - Python(Pythonに特化)、Code Llama - Instruct(自然言語命令に微調整)だ。
- ベンチマークテストでは、Code Llamaはコードタスクにおいて他の一般に公開されているLLMを凌駕した。
- 一般的なプログラミング言語をサポートしており、コード補完やデバッグに使用できる。
- Code Llamaには、特定のレイテンシー要件に対応するため、さまざまなサイズのモデルがある。
- コーディングのワークフローを改善し、初心者にとってコーディングをより身近なものにする可能性を秘めている。
- Code Llamaはコミュニティ・ライセンスのもとでリリースされており、利用者は利用ポリシーを遵守しなければなりません。
- このモデルは安全性評価を受け、リスクを軽減するための予防措置が講じられている。
- 開発者は、コード固有の評価ベンチマークを用いてモデルを評価し、安全性試験を実施することが推奨される。
- 目標は、Llama 2を活用してコーディングのためのジェネレーティブAIを開発し続け、他の人たちに革新的なツールを作るよう促すことだ。
- コードラマは、コーディングのための主要な言語モデルであり、その高度な機能で有名です。
- Hacker Newsフォーラムでは現在、重複投稿の削除について議論されています。
- 重複投稿とその削除の背景についての詳細は不明。
- ハッカー・ニュースのガイドラインでは、政治、犯罪、スポーツ、有名人などを除き、ハッカーが興味を持ちそうなトピックを指定している。
- タイトルは変更せず、原典は自己宣伝なしで提出すること。
- コメント欄では、ユーザーには礼儀正しく、悪口を避け、罵倒に頼らず反論に応えることが求められる。強調のために大文字を使ったり、アストロターフィング的な諷刺をしたりすることは避けるべきである。不適切な投稿に関する苦情は、コメントで議論するのではなく、フラグを立てるべきである。
- Hacker News(HN)は、コメントガイドライン、RedditやHNでの空コメント、モデレーションの実践、コミュニティの行動など、さまざまなトピックについて議論するプラットフォームです。
- ユーザーは、HNでのフラグ立てやレート制限、またレート制限やシャドーバニングの倫理性について不満を表明している。
- HNでのその他の議論は、ユーモアの役割、リンク投稿ガイドラインの更新の可能性、政治ネタの節度、「ビジネスニュース」ネタの衰退などである。
- AIスタートアップのハギング・フェイスは、セールスフォースやエヌビディアといった著名投資家が参加するシリーズDで2億3500万ドルの資金を確保した。
- この資金調達ラウンドにより、ハギング・フェイスの評価額は2022年5月以来2倍の45億ドルに達した。
- ハギング・フェイスは、AIコード・リポジトリ・ハブ、モデル、データセット、AIを活用したアプリケーションのためのウェブ・アプリケーションを含む、データサイエンス・ホスティングと開発ツールを提供している。
- 同社は、AutoTrain、Inference API、Infinityなどのライブラリや有料機能を提供している。
- 調達した資金は、ハギング・フェイスが研究、企業、新興企業への支援を拡大するために使用される。
- AIモデル・ホスティング・プラットフォームのハギング・フェイスは最近、セールスフォースやエヌビディアを含む投資家から2億3500万ドルの資金を調達した。
- 同社の今後の計画には、サービスの収益化も含まれており、AIエコシステムへのリスクやハギング・フェイスへの依存度を下げる必要性についての懸念が噴出している。
- マネタイズ戦略の可能性、他のプラットフォームとの比較、無料リソースの持続可能性などについて議論が行われている。
- AI/MLを販売するビジネスモデルをめぐる議論や、ハギング・フェイスが提供するサービスについての混乱がある。
- 同社は今回の資金調達でチームを拡大し、プラットフォームをさらに発展させるつもりだ。