Czym jest Stable Code 3B?

Od czasu premiery ChatGPT pod koniec 2022 roku (wydarzenia, które zapoczątkowało trwającą rewolucję AI) generatywne modele AI stały się potężniejsze i bardziej zróżnicowane. Każdego dnia na rynek trafiają nowe modele o różnych rozmiarach, funkcjach, modalnościach i zastosowaniach, przez co coraz trudniej wyznaczyć granice tego, co możliwe.

Ogólnie widoczny jest wyraźny trend w kierunku tworzenia większych i bardziej złożonych modeli. Uważa się, że zwiększanie liczby parametrów modeli oraz ilości danych treningowych to najlepsza strategia poprawy wydajności dużych modeli językowych (LLM), technologii stojącej za generatywną AI. Zajrzyj do naszego osobnego artykułu, aby dokładnie dowiedzieć się, czym są LLM-y.

Jednak w obliczu rosnących obaw o zasoby potrzebne do trenowania i uruchamiania tych dużych modeli (a także ich śladu środowiskowego), efektywność w tworzeniu i wdrażaniu AI szybko zyskuje na znaczeniu.

Ten artykuł przedstawia Stable Code 3B, najnowszy model wydany przez Stability AI, zaprojektowany specjalnie do precyzyjnego i responsywnego kodowania. Ten wyjątkowo dokładny model do zadań programistycznych zapewnia poziom wydajności równy najnowocześniejszym LLM-om, jednocześnie znacząco zmniejszając rozmiar.

Czym jest Stable Code 3B?

Wydany w styczniu 2024 roku przez Stability AI, Stable Code 3B to LLM z 3 miliardami parametrów opracowany do celów programistycznych. To zaawansowana wersja swojego poprzednika, Stable Code Alpha 3B.

Stable Code 3B świetnie radzi sobie z uzupełnianiem kodu i może służyć jako doskonałe narzędzie edukacyjne dla początkujących programistów. Model jest udostępniony bezpłatnie do celów badawczych lub do użytku osobistego. W zastosowaniach komercyjnych użytkownicy muszą wykupić jedną z subskrypcji Stability AI Memberships.

Stable Code 3B to jeden z najlepszych produktów wśród LLM-ów o podobnym rozmiarze (więcej szczegółów o metrykach wydajności w kolejnej sekcji), osiągający świetne wyniki przy znacząco mniejszym rozmiarze. Dzięki kompaktowej konstrukcji i efektywności Stable Code 3B może działać offline na zwykłych laptopach, nawet bez dedykowanego GPU, jak np. MacBook Air.

Jak działa Stable Code 3B?

Stable Code 3B to kompaktowy model z 2,7 miliarda parametrów. To transformer typu decoder-only, podobny do otwartoźródłowego LLaMA od Meta. Zajrzyj do naszego osobnego artykułu, aby poznać wszystkie szczegóły LLaMA.

Proces trenowania Stable Code 3B jest wyraźnie inspirowany CodeLLaMA od Meta. Model bazuje na wstępnie wytrenowanym LLM-ie Stability AI, StableLM-3b-4e1t, który pełni rolę modelu bazowego.

Model przeszedł proces dostrajania składający się z dwóch kroków. W pierwszym model trenowano na wielu zbiorach danych z kodem i wokół kodu, w tym CommitPack, GitHub Issues, StarCoder i innych zbiorach związanych z matematyką. Dane treningowe obejmują kod z 18 powszechnie używanych języków programowania, w tym Python, R, Java i C.

Następnie model został dalej dostrojony z dłuższymi sekwencjami 16 384 tokenów, z użyciem technik fill-in-the-middle, jak sugerowano w pracy badawczej CodeLLama. Drugi krok pozwala modelowi obsługiwać długie okna kontekstu do 100 tys. tokenów. Jest to szczególnie przydatne w zadaniach programistycznych. Dzięki możliwości podawania dłuższych sekwencji wejściowych programiści mogą dostarczyć modelowi więcej kontekstu i dłuższe fragmenty kodu ze swojej bazy kodu, aby generować trafniejsze i dokładniejsze wyniki.

Metryki wydajności Stable Code 3B

Twórcy Stability AI stworzyli model, który osiąga najnowocześniejszą wydajność w porównaniu z modelami o podobnej wielkości według metryk MultiPL-E w wielu testowanych językach programowania. Porównanie ilustruje poniższa grafika:

Porównanie wydajności Multi-PL modeli poniżej 3B. Źródło: Stability AI

Stabe Code 3B świetnie wypada też na tle znacznie większych modeli. Na przykład osiąga ten sam poziom wydajności co CodeLLaMA 7b, jego główna inspiracja, przy redukcji rozmiaru modelu o 60%.

Porównanie Stable Code Completion 3B z CodeLLama 7B. Źródło: Stability AI

Zastosowania Stable Code 3B

Asystenci programistyczni oparte na AI, tacy jak Stable Code 3B, oferują wiele możliwości w tworzeniu oprogramowania i analizie danych. Oto kilka sposobów, w jakie programiści już korzystają z AI:

Automatyzacja zadań

Stable Code 3B może bezproblemowo automatyzować powtarzalne i żmudne zadania, takie jak wykonywanie podstawowych zapytań SQL, przeprowadzanie eksploracyjnej analizy danych czy usprawnianie projektów data science. Dzięki temu programiści mogą pominąć czasochłonne czynności i skupić się na bardziej złożonej, wymagającej pracy. Aby zobaczyć, jak to działa w praktyce, zajrzyj do naszego ilustrowanego przewodnika po używaniu ChatGPT w data science.

Naprawa błędów

Debugowanie często zajmuje sporo czasu i bywa trudne, zwłaszcza przy złożonych projektach liczących setki linii kodu. Stable Code 3B to idealny asystent do przyspieszenia tego procesu: w kilka sekund przeskanuje twój kod i zaproponuje poprawki w kodzie i strukturze. Dzięki długiemu oknu kontekstu możesz przekazać modelowi duże skrypty, a Stable Code 3B znajdzie potencjalne błędy i pułapki w twoim kodzie.

Optymalizacja kodu

Przy złożonych projektach wymagających dużych zasobów obliczeniowych liczy się efektywność. Sposób napisania kodu może ją znacząco wpływać. Stable Code 3B pomoże przepisać twój kod, by poprawić wydajność, oszczędzając czas, zasoby i pieniądze.

Interpretowalność kodu

Zrozumienie cudzego kodu bywa trudne, zwłaszcza dla młodszych programistów. Stable Code 3B nie tylko sugeruje ulepszenia kodu, ale też dostarcza szczegółowych wyjaśnień dotyczących danego fragmentu, pomagając ci szybciej się uczyć.

Aby dowiedzieć się, jak wykorzystywać generatywną AI w nauce, gorąco polecamy wypróbować DataCamp Workspace. W naszym IDE do data science korzystamy z modeli GPT 3.5 i GPT-4, aby pomóc ci zrozumieć złożoną składnię. Zajrzyj do naszego osobnego przewodnika, aby zacząć pracę w DataCamp Workspace.

Jak pobrać model Stable Code 3B

Najlepiej zacząć przygodę ze Stable Code 3B poprzez HuggingFace API. Łatwo zaimportujesz model do swojego środowiska Pythona i zaczniesz generować tekst za pomocą poniższego kodu:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stabilityai/stable-code-3b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "stabilityai/stable-code-3b",
  trust_remote_code=True,
  torch_dtype="auto",
)
model.cuda()
inputs = tokenizer("import torch\nimport torch.nn as nn", return_tensors="pt").to(model.device)
tokens = model.generate(
  **inputs,
  max_new_tokens=48,
  temperature=0.2,
  do_sample=True,
)
print(tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True))

Jak korzystać ze Stable Code 3B w zastosowaniach komercyjnych

Jak już wspomniano, Stable Code 3B jest udostępniany bezpłatnie do celów badawczych lub do użytku osobistego. W zastosowaniach komercyjnych użytkownicy muszą wykupić jedną z subskrypcji Stability AI Memberships.

Obecnie Stability AI oferuje dwa typy członkostwa oprócz wariantu niekomercyjnego, jak pokazano na poniższej ilustracji:

Stability AI Memberships

Członkostwo Professional kosztuje 20 USD miesięcznie i zapewnia dostęp oraz prawo do komercyjnego użycia Core Models Stability AI, obejmujących modele do generowania obrazów, wideo, 3D, tekstu i kodu. Członkostwo Enterprise jest przeznaczone dla dużych firm, ma indywidualną wycenę i pakiet funkcji korporacyjnych.

Dowiedz się więcej

To ekscytujące czasy dla specjalistów danych. Branża stoi u progu przełomu po masowym upowszechnieniu narzędzi generatywnej AI, takich jak Stable Code 3B.

Najlepszym sposobem, by odnaleźć się w trwającej rewolucji AI, jest pozostawanie na bieżąco. DataCamp ci w tym pomoże. Sprawdź nasze dedykowane artykuły o innych potężnych narzędziach generatywnej AI:

• OpenAI API w Pythonie
• Fine-tuning LLaMA 2: przewodnik krok po kroku po dostosowywaniu dużego modelu językowego
• Mistral 7B: przewodnik krok po kroku po użyciu i dostrajaniu Mistral 7B
• Jak dostrajać GPT 3.5: odblokuj pełen potencjał AI