Meta випустить конкурента Copilot — модель Code Llama з відкритим кодом
Meta Platforms анонсувала запуск на наступному тижні Code Llama – моделі штучного інтелекту з відкритим кодом, яка призначена для допомоги розробникам в програмуванні.
Про це повідомив The Information з посиланням на власні джерела.
Code Llama конкуруватиме з моделлю Codex від OpenAI та базується на програмному забезпеченні Llama 2 від Meta — великої мовної моделі, яка може розуміти та генерувати розмовний текст.
Таким чином Llama допоможе розробникам створювати власні застосунки на основі ШІ без необхідності платити за програмне забезпечення OpenAI, Google або Microsoft.
Очікується, що впровадження Code Llama ще більше спростить для компаній процес розробки ШІ-помічників, які можуть автоматично писати код.
Запуск Code Llama дасть змогу Meta конкурувати з OpenAI та Google, які лідирують у гонці за розробку генеративного ШІ.
Зазначимо, що нещодавно Meta анонсувала реліз нового сімейства моделей штучного інтелекту Llama 2.
Llama 2 є продовженням Llama — набору моделей ШІ, які можуть генерувати текст і код у відповідь на підказки, подібно до чатботів.
ШІ безплатний для досліджень і комерційного використання, наприклад, для тонкого налаштування на AWS, Azure та Hugging Face. Нова версія простіша у використанні, адже вона оптимізована для Windows, а також смартфонів і ПК, оснащених Qualcomm Snapdragon.
Читайте також:
Llama 2 від Meta: чим може похвалитися новий штучний інтелект
Це вам не Replica з цензурою: за допомогою LLaMA створили ШІ для відвертих розмов про секс
Meta, Microsoft і Amazon запустили опенсорс-конкурента Google Maps
Favbet Tech – це ІТ-компанія зі 100% украінською ДНК, що створює досконалі сервіси для iGaming і Betting з використанням передових технологіи та надає доступ до них. Favbet Tech розробляє інноваційне програмне забезпечення через складну багатокомпонентну платформу, яка здатна витримувати величезні навантаження та створювати унікальний досвід для гравців.
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: