代码生成器的作用「Mistral 发布其首个代码生成 AI 模型 Codestral」

5月30日 消息:由微软支持、估值高达60亿美元的法国人工智能初创公司Mistral近日发布了其首个用于编码的生成式人工智能模型——Codestral。

该模型旨在帮助开发人员编写代码并与代码交互，支持包括Python、Java、C++和JavaScript在内的80多种编程语言。Mistral在其博客文章中表示，Codestral能够完成编码功能、编写测试、填写部分代码，并用英语回答有关代码库的问题。

尽管Mistral将Codestral描述为“开放的”，但其许可证禁止将该模型及其输出用于任何商业活动，仅在“开发”过程中有所例外。许可证明确禁止“员工在公司业务活动中进行任何内部使用”。这可能是由于Codestral的部分训练数据包含受版权保护的内容。

据悉，Codestral模型有220亿个参数，需要一台强大的PC才能运行。该模型在一些基准测试中击败了竞争对手，但这些基准测试的可靠性尚存疑虑。因此，Codestral的实际价值和实用性仍有待观察。

据2023年6月的Stack Overflow调查显示，44%的开发人员表示他们在开发过程中使用AI工具，26%的开发人员计划很快使用。然而，这些工具并非没有缺陷。GitClear分析了过去几年提交到项目存储库的1.5亿多行代码，发现生成式AI开发工具导致更多错误代码被推送到代码库中。

此外，普渡大学的一项研究发现，OpenAI的ChatGPT对编程问题的回答中有一半以上是错误的。

今天上午，Mistral在其Le Chat对话式AI平台及其付费API上推出了Codestral的托管版本，并计划将其构建到LlamaIndex、LangChain、Continue.dev和Tabnine等应用框架和开发环境中。