La course à l’IA génératif se poursuit entre les grandes firmes technologies au monde. Après le succès de ChatGPT d’OpenAI et le lancement de Google Bard, Meta dit avoir mis au point sa propre technologie baptisée CodeCompose. Elle est similaire à l’outil Copilot de GitHub et sera pourvue de nombreuses fonctionnalités de codage utiles pour les développeurs.
Obtenir des suggestions de code pour Python
Au cours d’un événement axé sur ses efforts en matière d’infrastructure IA, Meta a fait une grande annonce pour ses clients et investisseurs. La société de Mark Zuckerberg travaille actuellement sur un projet d’IA générative intitulée CodeCompose. Il s’agit d’un outil de codage utilisé en interne par les équipes de développeurs pour obtenir des suggestions de code pour Python. Celui-ci fonctionne toutefois pour d’autres modèles de langages lorsqu’il est utilisé dans des IDE comme VS Code.
Selon Michael Bolin, ingénieur logiciel chez Meta : « Le modèle sous-jacent est construit sur la recherche publique de [Meta] que nous avons adapté à nos cas d’utilisation interne et à nos bases de code. Du côté du produit, nous sommes en mesure d’intégrer CodeCompose dans n’importe quelle surface où nos développeurs ou scientifiques des données travaillent avec du code. »
Un outil IA avec des fonctionnalités variées
Le plus grand modèle de langage CodeCompose formé par Meta contient environ 6,7 milliards de paramètres. C’est un peu plus de la moitié du nombre de paramètres du modèle utilisé pour la conception de l’outil IA Copilot de GitHub. À noter que les paramètres sont les parties du modèle apprises à partir des données d’entraînements historiques. Ils définissent essentiellement la compétence du modèle sur un problème à l’instar de la génération de texte.
CodeCompose a été particulièrement développé sur le code source de Meta. Cela inclut notamment ses bibliothèques internes ainsi que les cadres écrits en Hack, un langage de programmation développée par la société. En plus de ceci, son ensemble de données de formation de base a été filtré des mauvaises pratiques de codage et des erreurs comme les API obsolètes. L’objectif étant de réduire les risques que le modèle recommande des sections de code problématique.
En partique, CodeCompose est en mesure de faire des suggestions comme les annotations et de fournir des instructions d’importation en tant qu’utilisateur. Le système peut aussi compléter une ou plusieurs lignes de codes pour simplifier la tâche des développeurs. Michael Bolin affirme à cet effet : « CodeCompose peut tirer parti du code environnant pour fournir de meilleures suggestions. Il peut également utiliser des commentaires de code comme signal pour générer du code. »
Source : Tech Crunch