{"id":81777,"date":"2024-01-31T11:16:04","date_gmt":"2024-01-31T10:16:04","guid":{"rendered":"https:\/\/openexpoeurope.com\/?p=81777"},"modified":"2024-01-31T11:16:06","modified_gmt":"2024-01-31T10:16:06","slug":"lanzado-code-llama-70b-de-meta-en-competencia-directa-con-github-copilot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/openexpoeurope.com\/es\/lanzado-code-llama-70b-de-meta-en-competencia-directa-con-github-copilot\/","title":{"rendered":"Lanzado Code LLaMA 70B de Meta en competencia directa con GitHub Copilot"},"content":{"rendered":"\n

La IA est\u00e1 en todas partes y , por supuesto, est\u00e1 ya instalada en los IDE\u2019s de todos los desarrolladores y desarrolladoras como herramienta destacada. Una de las razones por las que en en la 11\u00aa edici\u00f3n de OpenExpo Europe<\/a><\/strong> ser\u00e1 tem\u00e1tica transversal.<\/p>\n\n\n\n

En este terreno de las IA\u2019s orientadas al desarrollo de c\u00f3digo la reciente introducci\u00f3n de Code LLaMA 70B por Meta<\/strong><\/a> ( Facebook, Instagram, WhatsApp) ha desatado una nueva ola de expectativas y debates. Este modelo de inteligencia artificial no solo desaf\u00eda a pesos pesados como GitHub Copilot<\/strong>, sino que tambi\u00e9n viene a definir la posici\u00f3n de Meta en esta tecnolog\u00eda transversal.<\/p>\n\n\n\n

Meta y la IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El inter\u00e9s de Meta en el campo de la inteligencia artificial comenz\u00f3 hace varios a\u00f1os, pero fue en 2020 cuando la compa\u00f1\u00eda intensific\u00f3 notablemente su esfuerzo en el desarrollo de modelos de IA avanzados y de c\u00f3digo abierto.<\/p>\n\n\n\n

Antes del lanzamiento de Code LLaMA 70B<\/strong>, otros modelos notables en la serie LLaMA como LLaMA 1 y LLaMA 2 fueron liberados bajo licencias abiertas<\/strong>. Estos modelos sentaron las bases para algunas de las capacidades avanzadas de generaci\u00f3n de c\u00f3digo, que hoy nos trae al blog de OpenExpo Europe<\/strong><\/a> a LLaMa 70B.<\/p>\n\n\n

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\"Lanzado<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Cada nueva versi\u00f3n de los modelos LLaMA ha incorporado mejoras significativas en t\u00e9rminos de capacidad de procesamiento de lenguaje, comprensi\u00f3n y, en este caso, generaci\u00f3n de c\u00f3digo. Por ejemplo, antes de la introducci\u00f3n del Code LLaMA 70B, la versi\u00f3n LLaMA 2 ya mostraba capacidades para estos menesteres y as\u00ed se usaba, aunque hubiese otros referentes.<\/p>\n\n\n\n

Code LLaMA 70B se apoya en la arquitectura de modelos de lenguaje de gran escala, espec\u00edficamente dise\u00f1ados para la generaci\u00f3n y comprensi\u00f3n del c\u00f3digo de programaci\u00f3n. Estos modelos se basan en t\u00e9cnicas de machine learnig y procesamiento de lenguaje natural (PLN), utilizando redes neuronales para aprender patrones de c\u00f3digo y lenguaje humano. En este modelo concreto, la apertura y la colaboraci\u00f3n con la comunidad cient\u00edfica han sido elementos clave en el desarrollo y la mejora de estos modelos.<\/p>\n\n\n\n

Caracter\u00edsticas m\u00e1s destacables de Code LLaMA 70B<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Entre las principales caracter\u00edsticas de Code LLaMA 70B, podr\u00edamos citar:<\/p>\n\n\n\n

– Ser entrenado con m\u00e1s de 500 mil millones de tokens de c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

– Ofrecer una capacidad mejorada para procesar y generar c\u00f3digos largos y complejos.<\/p>\n\n\n\n

– Incluir variantes especializadas como CodeLlama-70B-Instruct y CodeLlama-70B-Python<\/strong>, cada una optimizada para tareas espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n

– Ser de c\u00f3digo abierto<\/strong> (aunque hay cierta discusi\u00f3n sobre la \u201capertura\u201d de las licencias de LLaMA que abordaremos en otro art\u00edculo en este blog).<\/p>\n\n\n\n

La entrada de Code LLaMA 70B en el mercado plantea una competencia directa a GitHub Copilot<\/strong>, destac\u00e1ndose por su precisi\u00f3n, versatilidad y su foco puesto en la generaci\u00f3n de c\u00f3digo basado en instrucciones en lenguaje natural. Esto no s\u00f3lo supone un logro tecnol\u00f3gico, sino que tambi\u00e9n reconfigura el paisaje de las herramientas de asistencia de c\u00f3digo, brindando a los desarrolladores m\u00e1s opciones y competencia.<\/p>\n\n\n

\n
\"Lanzado<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Acceso y Aplicaciones<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Code LLaMA 70B<\/a> est\u00e1 disponible para su descarga y uso tanto para investigadores como para usuarios comerciales, bajo licencia abierta . Su integraci\u00f3n con plataformas y frameworks como Hugging Face, PyTorch, TensorFlow y Jupyter Notebook<\/strong> facilita su adopci\u00f3n en una variedad de entornos de desarrollo.<\/p>\n\n\n\n

La aparici\u00f3n de Code LLaMA 70B es otro paso m\u00e1s, importante y significativo, en el campo de los asistentes de c\u00f3digo basados en IA. Promete entrar en batalla directa con herramientas tan establecidas como GitHub Copilot, lo que no solo estimula la innovaci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n promete enriquecer el ecosistema de desarrollo de software.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La IA est\u00e1 en todas partes y , por supuesto, est\u00e1 ya instalada en los IDE\u2019s de todos los desarrolladores y desarrolladoras como herramienta destacada. Una de las razones por las que en en la 11\u00aa edici\u00f3n de OpenExpo Europe ser\u00e1 tem\u00e1tica transversal. En este terreno de las IA\u2019s orientadas al desarrollo de c\u00f3digo la… <\/p>\n

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