Tất cả đều học vô ích! Mô hình lập trình “mở” đầu tiên của Mistral, thông thạo hơn 80 ngôn ngữ như Python và C, với 22 tỷ tham số đã vượt qua GPT-4.

Codestral: Mô hình AI mới từ Mistral giúp cải thiện quy trình phát triển phần mềm

Microsoft đã hỗ trợ một công ty khởi nghiệp AI có giá trị 6 tỷ đô la từ Pháp, Mistral, vừa công bố mô hình AI mã nguồn mở đầu tiên của họ được gọi là Codestral. Mô hình này được thiết kế để giúp các nhà phát triển viết và tương tác với mã thông qua API chia sẻ hướng dẫn và hoàn thành. Codestral có khả năng xử lý mã và tiếng Anh, giúp tạo ra các ứng dụng AI nâng cao cho các nhà phát triển phần mềm.

Mặc dù Codestral mới chỉ ra mắt và chưa trải qua kiểm tra công khai, nhưng Mistral tuyên bố rằng nó vượt trội hơn so với các mô hình dựa trên mã khác như CodeLlama 70B, Deepseek Coder 33B và Llama 3 70B trong hầu hết các ngôn ngữ lập trình. Đặc biệt, Codestral thể hiện tốt hơn GPT-4-Turbo và GPT-3.5-Turbo trong ngôn ngữ Kotlin.

Được huấn luyện trên hơn 80 bộ dữ liệu lập trình khác nhau, bao gồm Python, Java, C, C++, JavaScript và Bash, Codestral có thể thực hiện nhiều tác vụ liên quan đến mã như viết hàm mã, viết thử nghiệm và trả lời câu hỏi về kho mã bằng tiếng Anh. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho các nhà phát triển.

Trong các bài đánh giá về hiệu suất, Codestral đã chứng minh mình vượt trội hơn so với các đối thủ cạnh tranh khác. Trong việc hoàn thiện mã Python từ xa, Codestral đạt 34% độ chính xác, cao hơn so với ba mô hình khác. Trên các bài kiểm tra HumanEval và CruxEval, Codestral cũng đạt điểm số cao hơn.

JetBrains, một công ty nghiên cứu, cũng đã thử nghiệm Codestral với Kotlin-HumanEval benchmark và kết quả cho thấy Codestral đạt 73.75 điểm, cao hơn so với GPT-4-Turbo và GPT-3.5-Turbo.

Tuy nhiên, Codestral không phải là hoàn toàn mở. Mô hình này được cấp phép theo giấy phép MNPL của Mistral AI, cho phép sử dụng cho mục đích nghiên cứu và thử nghiệm, nhưng không được sử dụng cho mục đích thương mại. Điều này có thể hạn chế sự tiếp cận của Codestral đối với cộng đồng phát triển phần mềm rộng lớn hơn.

Ngay cả khi Codestral có thể cải thiện quy trình phát triển phần mềm, nhưng cũng cần lưu ý rằng các công cụ AI cũng có những hạn chế. Chúng có thể tạo ra lỗi và không thể tái cấu trúc mã một cách hiệu quả.

Mặc dù vậy, Mistral vẫn đang tiếp tục phát triển Codestral và tích hợp nó vào các nền tảng và môi trường phát triển khác nhau như LangChain, LlamaIndex, Continue.dev và Tabnine. Điều này cho thấy tiềm năng của Codestral trong việc hỗ trợ các nhà phát triển trong quá trình làm việc hàng ngày.

Tóm tắt 5 từ khóa:

• AI
• Phát triển phần mềm
• Codestral
• Mistral
• Mã nguồn mở