Code Llama ve Sourcegraph CodyKarşılaştırması

Artıları, eksileri ve gerçek kullanım avantajlarıyla kapsamlı karşılaştırma.

Code Llama

Kod üretimi ve anlama ile geliştirilmiş kodlama.

Fiyat: —

KanunLLaMAMetaMüzik deneyi

✅ Artıları

• Kod üretir
• Kodu anlar
• Kod tamamlama yeteneği
• Hata ayıklama görevlerini destekler
• Python
• C++
• Java
• PHP
• Typescript
• C#
• Bash dillerini destekler
• Farklı modeller: 7B
• 13B
• 34B
• 100.000 token'a kadar giriş dizilerini işleyebilir
• Uzmanlaşmış Python modeli vardır
• Doğal dil talimatlarını anlama için ince ayar yapılmış varyant
• Diğer açık kaynak LLM'leri geride bıraktı
• HumanEval
• MBPP benchmark'larında yüksek puan aldı
• Yüksek güvenlik önlemleri
• Araştırma ve ticari kullanım için ücretsiz
• Eğitim aracı
• Üç boyut mevcuttur: 7B
• 13B
• 34B
• 7B ve 13B modelleri ortada doldurma (FIM) yeteneği ile gelir
• Kararlı üretimler
• Topluluk katkılarına açıktır
• Sorumlu Kullanım Kılavuzu içerir
• 7B modeli tek bir GPU üzerinde çalıştırılabilir
• 34B modeli daha iyi kodlama yardımı sağlar
• Karmaşık programlar için uzun giriş dizilerini işlemek için uygundur
• Gerçek zamanlı kod tamamlama desteği
• Kod spesifik görevler için tasarlanmıştır
• Mevcut koda kod ekleyebilir
• Python varyantı 100B token'lık Python kodu ile ince ayar yapılmıştır
• Talimat varyantı insan talimatlarını anlama konusunda daha iyidir
• İlgili üretimler için kod tabanından daha fazla bağlam
• Karmaşık hata ayıklama için büyük token bağlamı
• Kod öğrenicileri için giriş engelini azaltma potansiyeli
• Yazılım tutarlılığını artırır
• Potansiyel risk değerlendirme yeteneği
• Daha güvenli yanıt üretimi
• Model sınırlamaları ve bilinen zorluklar hakkında detaylar sağlar
• Yeni teknolojilerin geliştirilmesini kolaylaştırır
• Eğitim tarifleri Github'da mevcuttur
• Model ağırlıkları kamuya açıktır
• İçerik politikalarını ve azaltma stratejilerini tanımlamada yardımcıdır
• Performansı değerlendirme ve iyileştirme için faydalıdır
• Giriş ve çıkış seviyesindeki riskleri ele alma önlemlerini özetler
• Araştırma ve ticari ürünler için yeni araçları barındırabilir.

❌ Eksileri

• 34B modeli ile daha yüksek gecikme
• Doğal dil görevleri için uygun değildir
• Belirli durumlarda güvenli yanıtlar üretmez
• Kullanıcıların lisansa ve kabul edilebilir politikaya uyması gerekir
• Riskli veya kötü niyetli kod üretebilir
• Belirli diller için uzmanlaşmış modellere ihtiyaç vardır
• Genel doğal dil görevlerini yerine getiremez
• Büyük bir token hacmi gerektirir
• Kodlama dışı görevler için uyum yeteneği yoktur
• Modeller arasında hizmet ve gecikme gereksinimleri değişir.

Siteyi Ziyaret Et →

ve

Sourcegraph Cody

Kodlama sorguları ve önerileri konusunda yardımcı olan bir asistan.

Fiyat: —

AsistanKanunMüzik deneyiSoru Cevap

✅ Artıları

• Chatbot kodunuzu biliyor
• Etkileşimli kod yazma ve yeniden yapılandırma
• Birim testleri ve belgeler oluşturur
• Yardımcı kod önerileri
• Cihazda yerel kod uygulaması
• VS Code ve JetBrains uzantıları
• Sourcegraph kurumsal örneği ile entegre
• Editörde veya yan panelde sohbet arayüzü
• Yanıt iyileştirme için geri bildirim
• Sorgulara yanıt veren kod oluşturur
• Kodlama standartlarınıza uyar
• Projenizin mimarisini kullanır
• Kod tabanı bağlamını dikkate alır
• Doğal dil talimatlarını çevirir
• Değişken adlarını iyileştirir
• Kodu farklı dillere çevirir
• Son değişiklikleri özetler
• Kod kokularını tespit eder
• Sürüm notları oluşturur
• Kurumsal ve açık kaynak etkinleştirme
• Sorun giderme kılavuzu mevcut
• Yapılandırılabilir kod grafiği bağlamı

❌ Eksileri

• Doğruluk için geri bildirim gerektirir
• Sınırlı editör uzantıları
• JetBrains uzantısı deneysel
• Sourcegraph kurumsal ile sınırlı
• Tam kod tabanı erişimi gerektirir
• Açık kaynak verilerine bağımlı
• Önceden tanımlanmış tariflerle sınırlı
• Mevcut kodlama kurallarına bağlıdır
• Bağlama bağlı düzeltme talimatları
• Sourcegraph'ın kod grafiğine dayanır

Siteyi Ziyaret Et →