Code Llama Testando o Modelo de Linguagem de Código Aberto do Facebook 🦙

O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, recentemente apresentou o Code Llama, uma inteligência artificial de 70 bilhões de parâmetros criada especificamente para programação. Mas como ela se destaca em relação aos gigantes como o ChatGPT? Decidi testá-la.

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Experimentei o Code Llama da Meta com 3 desafios de codificação IA nos quais o ChatGPT se destacou – e não foi impressionante.

Retrato de uma Lhama em um Fundo de Madeira Imagem por Pixabay

Poucas semanas atrás, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, fez um anúncio empolgante no Facebook. Sua empresa está disponibilizando o Code Llama, seu extenso modelo de linguagem (LLM) que funciona como um motor de inteligência artificial (IA) semelhante ao GPT-3.5 e GPT-4 no ChatGPT. Este motor, especificamente projetado para auxiliar na escrita e edição de código, ostenta incríveis 70 bilhões de parâmetros. A esperança é que, alimentando o modelo com problemas mais desafiadores, ele forneça respostas mais precisas.

O Dilema de Disponibilização de Código Aberto 🔓

A decisão de disponibilizar o Code Llama em código aberto é realmente intrigante. Isso implica que os desenvolvedores podem baixar o modelo, instalá-lo em seus próprios servidores e utilizá-lo para buscar assistência de programação sem se preocupar com o Facebook capturando seu código para treinamento ou outros fins nefastos. No entanto, configurar um servidor Linux e superar várias dificuldades pode ser bastante trabalhoso. Felizmente, os magos da tecnologia da Hugging Face já integraram o LLM Code Llama de 70B em sua interface HuggingChat. Então, vamos analisar isso mais de perto a seguir.

Começando com o Code Llama 🚀

Para começar com o Code Llama, basta criar uma conta gratuita na Hugging Face. Se você já tem uma conta, pode usar o LLM Code Llama de 70B com essa mesma conta. No entanto, é essencial observar que, ao contrário de instalar o Code Llama em seu próprio servidor, usar o serviço da Hugging Face pode envolver compartilhar o que quer que você digite com os autores do modelo (a menos que você desative essa opção nas configurações).

Veja como mudar para o Code Llama no HuggingChat: 1. Faça login no HuggingChat. 2. Na interface do chat, clique no ícone de configurações para acessar as configurações. 3. Nas configurações, selecione o modelo codellama/CodeLlama-70b-Instruct-hf à esquerda. 4. Verifique se o LLM Code Llama foi escolhido. 5. Clique em Ativar.

Agora, você está pronto para conversar com o modelo Code Llama!

Colocando o Code Llama à Prova 🧪

Para avaliar as capacidades do Code Llama, conduzi uma série de testes, comparando seu desempenho com o do ChatGPT e Bard (Gemini). Vamos dar uma olhada em alguns desses testes.

Teste 1: Escrevendo um Plugin do WordPress 💻

Neste teste, o desafio girava em torno de criar um plugin do WordPress compatível com o PHP 8. O ChatGPT se destacou nesta tarefa, enquanto o Bard teve alguma dificuldade. E o Code Llama? Infelizmente, ele ficou aquém. O código gerado não continha um cabeçalho de plugin e tinha elementos ausentes, tornando-o incompatível com o formatador de código do meu editor de programação. Além disso, o código não pôde ser testado, marcando-o como uma clara falha.

Teste 2: Reescrevendo uma Função de String 🔡

Em seguida, tentei corrigir um bug em meu código relacionado à aceitação de valores decimais em vez de apenas inteiros. Tanto o ChatGPT quanto o Code Llama forneceram soluções satisfatórias, sendo que este último gerou um código funcional e aceitável.

Teste 3: Encontrando um Bug que Eu Não Consegui Encontrar 🐞

Neste teste, desafiei o Code Llama com um problema de codificação complexo que havia me deixado perplexo anteriormente. O ChatGPT se destacou ao identificar a causa raiz do problema e sugerir uma solução. O Bard, por outro lado, apenas olhou para a superfície e não pôde fornecer uma solução adequada. Infelizmente, o Code Llama teve o mesmo destino que o Bard, falhando em compreender as complexidades do problema em questão.

🚨 E o Vencedor É… 🚨

Com base nos resultados dos testes, fica claro que o Code Llama não está tão bem posicionado quanto o ChatGPT. Embora o Code Llama possa oferecer a vantagem da privacidade quando instalado em seu próprio servidor, ele perde seu valor se não puder fornecer respostas precisas. Em comparação, o desempenho do ChatGPT estabelece um padrão elevado para o Code Llama alcançar.

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É importante notar que esses testes não são exaustivos, mas destacam a diferença entre os dois modelos. A Code Llama ainda tem potencial, mas melhorias são necessárias para equipará-la ao nível do ChatGPT. O Facebook precisa “se esforçar” e fazer os aprimoramentos necessários.

E os Outros Assistentes de Codificação de IA? 👥

Você já experimentou outros assistentes de codificação de IA? Como foi a experiência para você? Deixe-nos saber nos comentários abaixo! Sempre é fascinante ouvir sobre suas experiências e as ferramentas que você achou úteis.

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Lista de Referências:

Nota: Estes são os links originais do conteúdo fornecido.

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