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एआई-संचालित कोड क्वालिटी प्लेटफॉर्म, कोडो को पहले कोडियम के रूप में जाना जाता है, इसने CUDO-MBED -1-1.5B, एक नया ओपन-सन कोड एम्बेडिंग मॉडल की शुरुआत की घोषणा की है, जो कि प्रतिस्पर्धी समाधानों की तुलना में काफी छोटा और अधिक कुशल है, जो परिष्कृत प्रदर्शन करता है।
कोड खोज, पुनर्प्राप्ति और समझ को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया, 1.5 बिलियन-पैरामीटर मॉडल को उद्योग के बेंचमार्क पर शीर्ष-स्तरीय परिणाम प्राप्त होते हैं, जो ओपनई और सेल्सफोर्स के बड़े मॉडल को आगे बढ़ाता है।
एंटरप्राइज़ डेवलपमेंट टीमों को व्यापक और जटिल कोडेबेस का प्रबंधन करने के लिए, के ओड टोनी इनोवेशन एआई-सेम्पेड सॉफ्टवेयर फ्यूटवेयर इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो के लिए एक छलांग प्रस्तुत करता है। अधिक सटीक और कुशल कोड पुनर्प्राप्ति को सक्षम करके, CUDO-MBED -1-1.5B AI- समर्थन विकास में एक महत्वपूर्ण चुनौती को संबोधित करता है: बड़े पैमाने पर सॉफ्टवेयर Futware सिस्टम में संदर्भ जागरूकता।
क्यों कोड एम्बेडिंग मॉडल एंटरप्राइज़ एआई के लिए महत्वपूर्ण है
एआई-चालित कोडिंग समाधान पारंपरिक रूप से कोड जनरेशन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिसमें बड़े भाषा के मॉडल डेल्ट्स (एलएलएम) नए कोड लिखने की उनकी क्षमता पर ध्यान आकर्षित करते हैं।
हालांकि, कोडोना के सीईओ और कॉफ ओन्ड नेर्डर एटमार फ्रीडमैन ने इस सप्ताह के शुरू में, एक कॉल एलएल साक्षात्कार में बताया: “एंटरप्राइज में सॉफ्टवेयर फंड में लाखों कोड हो सकते हैं। अकेले कोड पीढ़ी पर्याप्त नहीं है, आपको यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि कोड उच्च गुणवत्ता वाला है, ठीक से काम करता है और बाकी सिस्टम के साथ एकीकृत होता है। “
कोड एम्बेडिंग मॉडल प्रभावी रूप से प्रासंगिक कोड स्निपेट खोज और पुनः प्राप्त करने के लिए सिस्टम को प्रभावी ढंग से अनुमति देकर एआई-समर्थन विकास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। यह बड़े निकायों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां एस। सॉफ्टवेयर एफटीवेयर परियोजनाओं में कई टीमों, रिपॉजिटरी और प्रोग्रामिंग भाषाओं में लाखों कोड हैं।
फ्रिडमैन ने कहा, “मॉडल के साथ इमारत के सॉफ्टवेयर फैटवेयर से संबंधित कुछ भी करने के लिए एक संदर्भ राजा है।” “विशेष रूप से, वास्तव में बड़े कोडबेस से सही संदर्भ प्राप्त करने के लिए, आपको कुछ खोज विधियों से गुजरना होगा।”
Qodo-ambed-1-1.5b प्रदर्शन और कार्यक्षमता प्रदान करता है
QODO-AMBED-1-1.5B इसकी दक्षता और सटीकता के संतुलन के लिए स्टैंड है। जबकि कई अत्याधुनिक मॉडल अरबों आयामों पर निर्भर करते हैं-ओपन एआईआई का पाठ-एम्बेडिंग -3-बिग 7 बिलियन है, उदाहरण के लिए कोडो का मॉडल केवल 1.5 बिलियन आयामों के साथ सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करता है।
कोड सूचना रिकवरी बेंचमार्क (COIR), कई भाषाओं और कार्यों में कोड की खरीद कोड के लिए उद्योग-मानक परीक्षण, K OD-MBED -1-1.5 BA 70.06, Salesforce के SFR-MBEDING-2_R (67.41) और ओपन-लार्ज (65.17)। बेहतर प्रदर्शन।
प्रदर्शन का यह स्तर लागत प्रभावी एआई समाधानों की मांग करने वाले उद्योगों के लिए महत्वपूर्ण है। कम लागत पर जीपीयू चलने की क्षमता के साथ, मॉडल विकास टीमें उन्नत कोड रिकवरी की वसूली से ible कैसैसिबल बनाती हैं, जबकि सॉफ्टवेयर गुणवत्ता और उत्पादकता में सुधार करते समय बुनियादी ढांचे की लागत को कम करता है।
जटिलता, उपद्रव और विभिन्न कोड स्निपेट की विशिष्टता को संबोधित करने के लिए
एआई-संचालित सॉफ्टवेयर फैटवेयर विकास में सबसे बड़ी चुनौती यह है कि एक ही दिखने वाले कोड में बड़ी संख्या में विभिन्न कार्यों में हो सकता है। फ्रीडमैन इसे एक सरल लेकिन प्रभावी उदाहरण के साथ समझाता है:
“एम्बेडिंग कोड में सबसे बड़ी चुनौती यह है कि दो लगभग समान कार्य – जैसे कि ‘निकासी’ और ‘जमा’ – केवल प्लस या घटाव के निशान से अलग हो सकते हैं। उन्हें वेक्टर स्पेस के करीब रहने की आवश्यकता है, लेकिन स्पष्ट रूप से अलग हैं।
एम्बेडिंग मॉडल में मुख्य मुद्दों में से एक यह सुनिश्चित करता है कि कार्यात्मक रूप से अलग कोड को गलत तरीके से एक साथ समूहीकृत नहीं किया गया है, जो बड़े सॉफ्टवेयर एफटीवेयर त्रुटियों का कारण बन सकता है। “आपको एक एम्बेडिंग मॉडल की आवश्यकता है जो कोड को अच्छी तरह से समझता है कि एक ही लेकिन गलत चीजों को लाए बिना सही संदर्भ प्राप्त करें, जो गंभीर मुद्दों का कारण बन सकता है।”
इसे हल करने के लिए, CUDO ने एक अद्वितीय प्रशिक्षण दृष्टिकोण विकसित किया, जो वास्तविक दुनिया के कोड नमूनों के साथ उच्च गुणवत्ता वाले कृत्रिम डेटा को मिलाकर। मॉडल को कार्यात्मक समान कोड में Nusent अंतरों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, यह सुनिश्चित करते हुए कि जब कोई डेवलपर संबंधित कोड का पता लगाता है, तो सिस्टम सही परिणाम प्राप्त करता है-करे नहीं दिखते हैं।
फ्रीडमैन ने नोट किया कि यह प्रशिक्षण प्रक्रिया एनवीडिया और एसीएस के सहयोग से शुद्ध की गई थी, दोनों ओडी टोनी विधि के बारे में तकनीकी ब्लॉग लिख रहे हैं। “हमने एक अद्वितीय डेटासेट एकत्र किया है जो सॉफ्टवेयर फैटवेयर विकास के नाजुक गुणों की नकल करता है और शोर की पहचान करने के लिए एक मॉडल को समाप्त करता है। यही कारण है कि हमारा मॉडल कोड जेनेरिक एम्बेडिंग मॉडल को आगे बढ़ाता है। “
बहु-प्रोग्रामिंग भाषा समर्थन और भविष्य के विस्तार के लिए योजनाएं
कोडो-एम्बेड -1-1.5B मॉडल को पायथन, जावास्क्रिप्ट और जावा सहित 10 सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए इष्टतम पाइम्ड किया गया है, अन्य भाषाओं के लिए अतिरिक्त समर्थन और फ्रेमवर्क की लंबी पूंछ के साथ।
मॉडल के भविष्य के पुनरावृत्ति इस आधार पर विस्तार करेंगे, एंटरप्राइज़ डेवलपमेंट टूल्स और अतिरिक्त भाषा समर्थन के साथ एर पांडा एकीकरण की पेशकश करेंगे।
फ्रिडमैन ने कहा, “कई एम्बेडिंग मॉडल प्रोग्रामिंग भाषाओं के बीच अंतर करने के लिए संघर्ष करते हैं, कभी -कभी विभिन्न भाषाओं से स्निपेट मिलाते हैं।” “हमने इसे रोकने के लिए अपने मॉडल को विशेष प्रशिक्षण दिया है, उद्यम विकास में उपयोग की जाने वाली शीर्ष 10 भाषाओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए।”
उद्यम परिनियोजन विकल्प और उपलब्धता
Qodo कई चैनलों के माध्यम से अपने नए मॉडल के लिए व्यापक रूप से सुलभ है।
1.5B-पैरामीटर संस्करण OpenRail ++-M लाइसेंस के तहत कशीदाकारी चेहरे पर उपलब्ध है, जिससे डेवलपर्स को स्वतंत्र रूप से इसे अपने वर्कफ़्लो में एकीकृत करने की अनुमति मिलती है। बड़े संस्करण अतिरिक्त क्षमताओं की आवश्यकता में उद्योगों तक पहुंच का कारण बन सकते हैं।
एक पूर्ण-प्रबंधित समाधान की तलाश करने वाली कंपनियों के लिए, CUDO एक एंटरप्राइज-ग्रेड प्लेटफॉर्म प्रदान करता है जो कोडबेस को विकसित करने वाले एंबेडेड अपडेट को स्वचालित करता है। यह एआई-संचालित विकास में मुख्य चुनौती को संबोधित करता है: यह सुनिश्चित करने के लिए कि समय के साथ कोड परिवर्तन के साथ खोज और पुनर्प्राप्ति मॉडल सटीक हैं।
फ्रीडमैन इसे कडोना के मिशन के एक प्राकृतिक कदम के रूप में देखता है। “हम पहले कदम के रूप में कुडो अंबेड को मुक्त कर रहे हैं। हमारा लक्ष्य लगातार तीन आयामों में सुधार करना है: सटीकता, अधिक भाषाओं के लिए समर्थन और विशिष्ट ढांचे और पुस्तकालयों के बेहतर प्रबंधन। “
चेहरे के आलिंगन के अलावा, मॉडल एनवीडिया के एनआईएम प्लेटफॉर्म और एवीएस सेजमेकर जंपस्टार्ट द्वारा भी उपलब्ध होगा, जिससे उनके वर्तमान विकास वातावरण में उद्यमों को तैनात और एकीकृत करना आसान हो जाएगा।
एआई के भविष्य में एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर एफटीवेयर गॉड
एआई-संचालित कोडिंग टूल तेजी से विकसित हो रहे हैं, लेकिन ध्यान कोड कोड जनरेशन से आगे बढ़ रहा है, समझ, वसूली और गुणवत्ता आश्वासन की ओर बढ़ रहा है। जैसा कि उद्यम अपने सॉफ्टवेयर फैटवेयर इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं में एआई को एआई को एकीकृत करने के लिए आगे बढ़ता है, ओडी-एमबीडी -1-1.5 बी जैसे उपकरण एआई सिस्टम को अधिक विश्वसनीय, कुशल और लागत प्रभावी बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे।
“यदि आप फॉर्च्यून 15,000 कंपनी में एक डेवलपर हैं, तो आप न केवल कोपिलॉट या कर्सर का उपयोग करेंगे। आपके पास वर्कफ़्लो और आंतरिक पहल हैं जिन्हें बड़े कोडबेस की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। यहीं पर एक उच्च गुणवत्ता वाले कोड एम्बेडिंग मॉडल की आवश्यकता होती है, “फ्रिडमैन ने कहा।
नवीनतम मॉडल डेल भविष्य की ओर एक कदम है जहां एआई केवल लेखन कोड में डेवलपर्स की सहायता नहीं कर रहा है-इसलिए यह उन्हें जटिल, बड़े पैमाने पर सॉफ्टवेयर फैटवेयर पारिस्थितिकी तंत्र में समझने, प्रबंधित करने और ऑप्टिमेट करने में मदद करता है।
एंटरप्राइज़ टीमों के लिए अधिक बुद्धिमान कोड खोज, वसूली और गुणवत्ता नियंत्रण के लिए एआई का लाभ उठाने के लिए, के ओड टोन का नया एम्बेडिंग मॉडल बड़े, अधिक संसाधन-गहन समाधानों के लिए आकर्षक, उच्च प्रदर्शन विकल्प प्रदान करता है।
