本文探讨了StableCode，这是Stability AI的创新AI产品，旨在提高编码效率和可访问性。它深入研究了其独特的功能、底层技术以及对开发人员社区的潜在影响。

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在不断发展的软件开发环境中，对效率和可访问性的追求导致了各种工具和平台的创建。最新的创新之一是StableCode，这是Stability AI的大型语言模型（LLM）生成AI产品。StableCode 旨在帮助经验丰富的程序员和有抱负的开发人员，有望彻底改变我们的编码方式。

StableCode是Stability AI的AI助手，可以执行智能自动完成，能够响应指令，并且可以管理长跨度的代码。它包含三个专用模型，每个模型都迎合编码过程的不同方面。StableCode 基于来自不同编程语言的超过 560 亿个代币的广泛数据集进行训练，旨在提高程序员的生产力并降低进入该领域的门槛。

虽然现有的对话式AI助手（如Llama，ChatGPT和Bard）已经展示了代码编写的能力，但它们并未针对开发人员体验进行优化。StableCode 加入了 GitHub Copilot 等工具和其他开源模型，提供了更量身定制和高效的编码体验。本文探讨了 StableCode 的独特功能、底层技术以及对开发人员社区的潜在影响。

稳定代码由三个专用模型构建而成：

• 基本型号：接受过多种编程语言的培训，包括Python，Go，Java，JavaScript，C，markdown和C++。

• 指令模式：针对特定用例进行了调优，以帮助解决复杂的编程任务。

• 长上下文窗口模型：专为一次处理更多代码而构建，允许用户同时查看或编辑多达五个平均大小的 Python 文件。

标准的自动完成模型 StableCode-Complete-Alpha-3B-4K 可在开发人员键入时提供单行和多行建议，从而提高效率和准确性。

指令模型StableCode-Instruct-Alpha-3B利用自然语言提示来执行编码任务，允许与代码进行更直观的交互。

StableCode 具有多达 16，000 个令牌的长上下文窗口，可以管理广泛的代码库，从而提供对编码过程的更全面的视图和控制。

StableCode的培训涉及对BigCode数据的大量过滤和清理。该模型遵循与自然语言领域建模类似的方法，在特定编程语言上进行了连续的训练。

与其他对当前代币的权重高于过去代币的模型不同，StableCode 使用旋转位置嵌入 （RoPE），确保在没有固定叙事结构的情况下更平衡地考虑代码功能。

StableCode的独特功能和技术有望显著增强开发人员的工作流程。上下文长度是大多数现有模型和精心调整模型的两倍，可提供更高的效率和精度。

通过提供一个智能且可访问的平台，StableCode 有可能降低新程序员的进入门槛，培养一个更具包容性和多样性的开发人员社区。

HumanEval 基准测试与类似大小的模型（3B）

StableCode代表了编码辅助发展的重要一步。其专业模型、智能自动完成和先进技术的独特组合使其与现有工具区分开来。通过提供更量身定制和高效的编码体验，它是软件开发领域的革命性工具。

StableCode 不仅仅是一个编码助手，它还体现了 Stability AI 的愿景，即为下一个十亿软件开发人员提供支持。通过使技术更容易获得并提供对编码资源的更公平的访问，StableCode 有望帮助塑造软件开发的未来并激励新一代程序员。

原文链接：推出稳定代码：人工智能辅助编码的新视野 (mvrlink.com)

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