{"id":22989,"date":"2023-09-01T14:32:16","date_gmt":"2023-09-01T12:32:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=22989"},"modified":"2023-09-01T14:33:25","modified_gmt":"2023-09-01T12:33:25","slug":"code-llama-la-nueva-herramienta-de-meta-para-la-escritura-de-codigo-basada-en-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/es\/inteligencia-artificial\/code-llama-la-nueva-herramienta-de-meta-para-la-escritura-de-codigo-basada-en-ia\/","title":{"rendered":"Code Llama: la nueva herramienta de Meta para la escritura de c\u00f3digo basada en IA"},"content":{"rendered":"\n

Meta acaba de lanzar Code Llama, un extenso modelo de lenguaje<\/strong> (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) que puede utilizar instrucciones de texto para generar c\u00f3digo. Seg\u00fan la empresa estadounidense, Code Llama tiene el potencial de acelerar y hacer m\u00e1s eficientes los flujos de trabajo para los desarrolladores con experiencia<\/strong>, as\u00ed como reducir la barrera de entrada<\/strong> para aquellos que est\u00e1n aprendiendo a programar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

De hecho, esta nueva herramienta parece haber sido dise\u00f1ada como un instrumento de productividad y educaci\u00f3n<\/strong> para ayudar a los desarrolladores a escribir software m\u00e1s s\u00f3lido y bien documentado.<\/p>\n\n\n\n

El campo de la inteligencia artificial generativa est\u00e1 evolucionando r\u00e1pidamente, y la empresa de Menlo Park considera que un enfoque abierto hacia la IA actual <\/strong>es el mejor para el desarrollo de nuevas herramientas AI innovadoras, seguras y responsables. Por esta raz\u00f3n, Code Llama se ha lanzado bajo la misma licencia comunitaria que Llama 2.<\/p>\n\n\n\n

Pero, \u00bfc\u00f3mo funciona realmente esta nueva herramienta y cu\u00e1l es su verdadero potencial? Intentemos descubrirlo.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo funciona Code Llama:<\/h2>\n\n\n\n

Code Llama es una versi\u00f3n especializada en c\u00f3digo de Llama 2, que ha sido creada mediante un entrenamiento adicional sobre conjuntos de datos espec\u00edficos de c\u00f3digo. Durante este proceso, se muestrearon m\u00e1s datos del mismo conjunto y se prolongaron los per\u00edodos de entrenamiento. En esencia, Code Llama ofrece capacidades de codificaci\u00f3n mejoradas basadas en Llama 2.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Por esto, es capaz de generar tanto c\u00f3digo como lenguaje natural relacionados con el c\u00f3digo<\/strong>, tanto a partir de instrucciones de c\u00f3digo como de lenguaje natural (por ejemplo, “Escr\u00edbeme una funci\u00f3n que devuelva la secuencia de Fibonacci”). Tambi\u00e9n puede usarse para completar y resolver errores en el c\u00f3digo<\/strong>. Adem\u00e1s, admite muchos de los lenguajes m\u00e1s populares utilizados hoy en d\u00eda, incluyendo Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C# y Bash.<\/p>\n\n\n\n

Resulta interesante notar c\u00f3mo Meta est\u00e1 lanzando en realidad tres dimensiones diferentes<\/strong> de Code Llama, con 7 mil millones, 13 mil millones y 34 mil millones de par\u00e1metros, respectivamente. Cada uno de estos modelos ha sido entrenado con 500 mil millones de tokens de c\u00f3digo <\/strong>y datos relacionados con el c\u00f3digo. Los modelos base e instructivos de 7 mil millones y 13 mil millones tambi\u00e9n cuentan con la capacidad de inserci\u00f3n en medio (FIM), lo que les permite insertar c\u00f3digo en c\u00f3digo existente. Esto significa que pueden ayudar en tareas como completar el c\u00f3digo directamente desde la base.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Estos tres modelos est\u00e1n dise\u00f1ados para satisfacer diferentes necesidades de servicio y latencia. Por ejemplo, el modelo de 7 mil millones puede ser manejado en una \u00fanica GPU. El modelo de 34 mil millones proporciona los mejores resultados y brinda mayor ayuda en la escritura de c\u00f3digo, pero los modelos m\u00e1s peque\u00f1os de 7 mil millones y 13 mil millones son m\u00e1s r\u00e1pidos y adecuados para tareas que requieren baja latencia, como completar el c\u00f3digo en tiempo real.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los modelos Code Llama ofrecen generaciones estables con un contexto de hasta 100,000 tokens<\/strong>. Todos los modelos est\u00e1n entrenados en secuencias de 16,000 tokens y muestran mejoras en las entradas con un m\u00e1ximo de 100,000 tokens.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de ser un requisito previo para generar programas m\u00e1s extensos, tener secuencias de entrada m\u00e1s largas desbloquea casos de uso nuevos e interesantes para un LLM<\/strong> de c\u00f3digo. Por ejemplo, los usuarios pueden proporcionar al modelo m\u00e1s contexto desde su base de c\u00f3digo para que las generaciones sean m\u00e1s relevantes. Tambi\u00e9n resulta \u00fatil en situaciones de depuraci\u00f3n en bases de c\u00f3digo m\u00e1s grandes<\/strong>, donde hacer un seguimiento de todo el c\u00f3digo relacionado con un problema espec\u00edfico puede ser un desaf\u00edo para los desarrolladores. Cuando los desarrolladores se encuentran depurando un bloque amplio de c\u00f3digo, pueden ingresar toda la longitud del c\u00f3digo en el modelo.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s del modelo base de Code Llama, Meta ha lanzado una versi\u00f3n especializada en Python llamada Code Llama-Python<\/strong> y otra versi\u00f3n llamada Code Llama-Instrct, <\/strong>que puede comprender instrucciones en lenguaje natural. Seg\u00fan Meta, cada versi\u00f3n espec\u00edfica de Code Llama no es intercambiable<\/strong>, y la empresa no recomienda utilizar el modelo base de Code Llama ni Code Llama-Python para instrucciones en lenguaje natural.<\/p>\n\n\n\n

\n

“Los programadores ya est\u00e1n utilizando LLM para ayudar en una variedad de tareas, desde escribir nuevo software hasta solucionar errores en el c\u00f3digo existente”, dijo Meta en una publicaci\u00f3n de blog. “El objetivo es hacer que los flujos de trabajo de los desarrolladores sean m\u00e1s eficientes para que puedan concentrarse en los aspectos m\u00e1s humanos de su trabajo”.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Meta afirma que Code Llama ha demostrado un rendimiento superior en comparaci\u00f3n con los LLM<\/strong> (Large Language Models) disponibles p\u00fablicamente, seg\u00fan pruebas de referencia. De hecho, incluso el blog phind<\/a> informa haber optimizado a\u00fan m\u00e1s CodeLlama-34B y CodeLlama-34B-Python en un conjunto de datos interno del sitio, logrando un 67.6% y un 69.5% de pass@1 en HumanEval, respectivamente. En comparaci\u00f3n, el competidor directo, GPT-4, logr\u00f3 un 67% seg\u00fan el informe t\u00e9cnico interno oficial de marzo. Adem\u00e1s, el blog asegura que, para garantizar la validez de los resultados, aplic\u00f3 la metodolog\u00eda de descontaminaci\u00f3n de OpenAI al conjunto de datos.<\/p>\n\n\n\n

En conclusi\u00f3n, Code Llama podr\u00eda ser una herramienta valiosa tanto para desarrolladores m\u00e1s experimentados<\/strong> como para aquellos que est\u00e1n comenzando en el campo.<\/p>\n\n\n\n

\u00danete a nuestra comunidad<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00bfTe apasiona el Desarrollo multiplataforma<\/strong>? \u00bfQuieres cambiar tu trayectoria laboral? En nuestra plataforma de Talent puedes encontrar la forma de llevar tu carrera al siguiente nivel. Entra en nuestra web y encuentra tu trabajo ideal- \u00c9chale un vistazo.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Ser parte de la comunidad de Codemotion te permitir\u00e1 potenciar tu experiencia y enfrentar nuevos desaf\u00edos que impulsar\u00e1n tu carrera. Aprender\u00e1s nuevas habilidades t\u00e9cnicas y crecer\u00e1s junto a otros miembros mediante el intercambio de opiniones y la creaci\u00f3n conjunta. Tenemos dos comunidades para ti seg\u00fan tu experiencia:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Si eres wanna-be-dev<\/em>,  junior-dev <\/em>o early-mid-dev<\/em> nuestra comunidad de Discord <\/strong>es para ti. All\u00ed encontrar\u00e1s recursos, eventos, formaci\u00f3n, muchos compa\u00f1eros de viaje y beneficios exclusivos. S\u00famate aqu\u00ed.<\/a><\/li>\n\n\n\n
  2. Si eres late-mid-dev, senior-dev, Tech Lead o CTO<\/em> nuestra comunidad de Telegram <\/strong>es para ti. All\u00ed encontrar\u00e1s el mejor networking, art\u00edculos high-tech, debates de tendencias tech y beneficios exclusivos. S\u00famate aqu\u00ed.<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n