Meta ha presentado una nueva herramienta de IA, CodeCompose, diseñada para imitar las capacidades de Copilot de GitHub.
La herramienta se dio a conocer en un acto en el que se puso de relieve la actual estrategia de IA de Meta, en el que también se habló de chips hechos a medida para entrenar modelos de IA.
Actualmente no se puede acceder públicamente a CodeCompose, pero Meta ha revelado que sus equipos de desarrollo internos ya utilizan la herramienta.
Meta también ha publicó un artículo describiendo CodeCompose: "CodeCompose se basa en el LLM InCoder que fusiona capacidades generativas con bidireccionalidad. Hemos ampliado CodeCompose para dar servicio a decenas de miles de desarrolladores en Meta, a través de más de 10 lenguajes de programación y varias superficies de codificación."
En particular, CodeCompose se entrena, prueba y valida en la propia base de datos de código de Meta.
Esto incluye marcos y bibliotecas desarrollados en Hack, el lenguaje de programación de Meta, garantizando que la herramienta de IA integre estos componentes en sus recomendaciones de codificación.
Como describió Michael Bolin, ingeniero de software de Meta: "La base del modelo descansa en la investigación pública de Meta. Lo hemos perfeccionado específicamente para adaptarlo a nuestras necesidades internas y bases de datos de codificación".
CodeCompose cuenta con 6.700 millones de parámetros, la mitad de los que ofrece Copilot, una herramienta similar que GitHub ofrece en colaboración con OpenAI. Sin embargo, un mayor número de parámetros no siempre garantiza un mayor rendimiento. Según Meta, sus datos de entrenamiento fundamentales se limpian meticulosamente, lo que reduce enormemente la probabilidad de que el modelo sugiera código erróneo.
Dado que CodeCompose se entrena en código interno, ¿evadirá el demandas interpuestas actualmente contra el uso potencialmente ilícito del código de los usuarios por parte de OpenAI?
Hasta ahora, la postura de Meta sobre si CodeCompose ingiere código con licencia o con derechos de autor sigue siendo nebulosa.
Sin embargo, han admitido que "la formación de InCoder implicaba recopilar código público con licencias específicas de plataformas como GitHub y GitLab y también de StackOverflow."
Meta sigue enfrentándose a otras empresas de IA al ofrecer modelos de código abierto que permiten a particulares y empresas construir sus modelos sin coste alguno. Monetizar la IA ya está resultando bastante complicado, y la publicación de cada modelo de código abierto reduce los beneficios potenciales.
