今週も楽しんでもらえると嬉しい｡
何度もやっている｡
私たちはあらゆる種類の新しいテクニックやモデルを試してきた｡
この時点で､ AIアシスタントを含むフロンティア・モデルをコーディングできるだけでなく､ リーダーボード・アリーナからの指標に裏打ちされたプロジェクトに適したモデルを選択できるだけでなく､
フロンティア・モデルやオープンソース・モデルをコード生成に使用したり､ ツールベルトに追加するちょっとしたツールとして使用することもできる｡
Hugging Faceの推論エンドポイント機能を使って､ 推論エンドポイントとしてモデルをデプロイすることもできる｡
おめでとう｡
そして､ おそらく私のように､ オープンソースがまったく及ばなかったことに少しがっかりしているのだろうが､
それはそれで立派な仕事だった｡
とても楽しかった｡
また､ PythonをC＋＋＋に最適化する多くの作業では､ Codexが素晴らしいことがわかるだろう｡
でも結局のところ､ 70億のパラメータを持つモデルを､ 1よりはるかに多いパラメータと比較することになるんだ｡
76兆のパラメーターモデル､ GPT4とGPT4とクロード3だった｡ 5ソネットはもっと大きいと考えられている｡
特にフェアな試合ではなかったね｡
そのような状況の中で､ コーデックスは本当によくやったと思う｡
次回は､ オープンソースとクローズドソースのモデルの比較､ パフォーマンス､ コード生成のさまざまな商用ユースケースについて､
そしてあらゆる種類のタスクにこの種のコード生成技術を使用するソリューションを構築できるようになることについて話す予定だ｡
楽しみにしているよ｡
それじゃ､ また