Stability AI presenta StableCode: tu asistente personal de programación

La startup de inteligencia artificial generativa ahora entra en el mundo de la programación con el emocionante lanzamiento de StableCode.

Stability AI, reconocida por su modelo de generación de texto a imagen Stable Diffusion, no se detiene en su búsqueda de innovación.

En un reciente anuncio, Stability AI ha presentado la primera versión pública de StableCode, su nuevo Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM) diseñado para ayudar a los usuarios a generar código de programación.

¿Qué hace que StableCode sea tan emocionante?

StableCode se ofrece en tres niveles diferentes para adaptarse a diversas necesidades. Hay un modelo base para casos de uso generales, un modelo de instrucciones y un modelo de ventana de contexto largo que puede manejar hasta 16,000 tokens. Imagina tener un asistente personal de programación a tu disposición en cada etapa de tu proyecto.

Este revolucionario modelo se basa en datos iniciales de lenguajes de programación del proyecto de código abierto BigCode, que Stability AI ha filtrado y ajustado para perfeccionar su rendimiento. Inicialmente, StableCode admitirá los lenguajes de programación Python, Go, Java, JavaScript, C, Markdown y C++, brindando una amplia cobertura para tus necesidades de desarrollo.

Christian Laforte, jefe de investigación de Stability AI, compartió en una entrevista exclusiva con VentureBeat: "Al igual que hicimos con Stable Diffusion, que ayudó a personas de todo el mundo a convertirse en artistas, queremos lograr lo mismo con el modelo StableCode: permitir que cualquier persona con buenas ideas y un problema pueda escribir un programa que solucione ese problema".

Un aspecto fascinante de StableCode es su capacidad de contexto extendido. Con una ventana de contexto de 16,000 tokens, es capaz de comprender y generar código más especializado y complejo. Imagina poder analizar una base de código mediana que incluye múltiples archivos y generar nuevo código de manera más precisa y personalizada.

Además, StableCode adopta una innovadora técnica llamada "rotary position embedding" (RoPE) en lugar del enfoque tradicional de atención con sesgos lineales (ALiBi) en modelos de transformadores. Nathan Cooper, científico líder de investigación en Stability AI, explicó que RoPE evita el sesgo de priorizar el presente sobre el pasado, lo cual es esencial en el contexto de la programación, donde no existe una estructura narrativa fija.

Aunque es solo el comienzo para StableCode, el equipo desea colaborar con la comunidad de desarrolladores para explorar las posibilidades y el futuro de esta herramienta. 

Stability AI ha dado un paso audaz hacia el futuro de la programación con StableCode. Si eres un desarrollador o simplemente curioso acerca de la tecnología, prepárate para experimentar un cambio en la forma en que generas código.