「Phindの新しいAIモデルは、コーディングにおいてGPT-4よりも優れており、GPT-3.5のような速度と16kのコンテキストを持っています」

Phindの最新AIモデルは、GPT-4を凌ぎ、GPT-3.5並みの高速かつ16kのコンテキストを持っています

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コーディングや技術的な問題解決では、複雑な質問に対する回答を求める際に速さと正確さのトレードオフがあります。開発者はしばしば迅速かつ信頼性のあるサポートが必要とされます。

GPT-4は応答時間が比較的遅いことが問題でした。回答を得るための遅延は生産性を阻害することがあります。

Phindのv7モデルは、GPT-4のコーディング能力を超える優れた速さでこれを行います。応答時間が5倍になり、Phindモデルは前任者に関連する50秒の待ち時間がかかることに比べて、たった10秒で技術的な質問に対する高品質な回答を提供します。

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Phindモデルは7世代目になり、CodeLlama-34B fine-tunesの基盤を活用して構築されています。これは、HumanEvalスコアでGPT-4を上回る最初のモデルです。この新しいモデルは、高品質のコードと推論問題の70兆トークンを使って洗練されました。人間評価スコアが74.7%という素晴らしい成績を収めつつも、実世界での助けに関しては、このような指標を超越することも重要です。包括的なフィードバック収集とユーザーの経験を通じて、Phindモデルは実用的なコーディングシナリオでGPT-4の効用を一貫して満たすか上回る能力を示しています。

Phindモデルの一つの特徴はその速さです。NVIDIAのH100sとTensorRT-LLMライブラリのパワーを活用することで、1秒あたりに印象的な100トークンを単一ストリームで処理し、必要なユーザーに素早くサポートを提供することができます。

さらに、Phindモデルは広範なコンテキストを提供し、回答に最大で16,000トークンをサポートします。現在、モデルはウェブサイト上で12,000トークンまでの入力を許可し、残りの4,000トークンはウェブベースの結果に予約されています。

Phindモデルは多くの利点を提供していますが、改善が必要な領域もあることを認識する価値があります。特に複雑な問題の処理において、一貫性が課題となる場合があります。これらのケースでは、GPT-4よりも正しい答えに到達するまでにより多くの世代が必要な場合があります。

まとめると、Phindモデルは効率的で信頼性のあるコーディングサポートの持続的な問題への有望な解決策です。優れたコーディング能力と素晴らしい速さ、幅広いコンテキストサポートを組み合わせることで、ユーザーへの実世界の助けを提供する効果を持っています。このモデルが進化し続け、残された課題に取り組んでいく中で、技術的な質問の回答方法を革新し、開発者やテック愛好家により効率的かつ生産的なコーディング体験を提供する可能性を秘めています。

Phindの新しいAIモデルが、GPT-4を超えるコーディング能力とGPT-3.5のような高速性と16kコンテキストを持つは、最初にMarkTechPostで公開されました。

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