- AIはどこにでも存在しており、大規模言語モデル（LLMs）が重要である。
- オープンソースのLLMsはテキスト生成だけでなく、コーディングプロセスにも役立つ。
- WizardCoderはLlama 2に最適化されたオープンソースのコードLLMであり、コーディングタスクに優れている。
- Phind CodeLlamaは高品質なプログラミング問題と解決策を含むデータセットでトレーニングされており、精度が保証されている。
- Mistral7BとMixtral 8x7Bはそれぞれ最高のモデルであり、用途に合わせてファインチューニングできる。
- CodeboogaはPythonとJavaScriptのコーディングタスクに最適であり、Ollamaライブラリでも利用可能。
- Code Llamaはコーディング専用のデータセットでトレーニングされており、異なるサイズがあり、リソースに応じて選択できる。
- CodeGeeXはCrosslingual Code Translationなどの特殊機能を提供し、多様なIDEで使用可能。
- TabbyはMicrosoft Copilotのオープンソース代替として開発されており、自己ホスト型で高性能。
- StarCoderは80以上のプログラミング言語でトレーニングされており、AIコーディングアシスタントとして適している。
- Deepseekコーダーシリーズは高性能なコードLLMであり、GPT 4などのプロプライエタリLLMsと比較しても優れたパフォーマンスを示す。
- DolphinモデルはMixtral 8x7Bを基にしており、さらに効率的である。
私の考え:
これらのオープンソースのLLMsは、コーディング問題をほとんどすべて解決するのに非常に有能であるようです。特に、コーディングアシスタントとして役立つ機能が充実しており、様々な開発タスクに活用できると感じます。それぞれのモデルが異なる特性を持っており、リソースに応じて選択できる点も魅力的です。AI技術の進化により、プログラミング作業の効率化や品質向上に貢献できる可能性が広がっていると感じます。
元記事: https://itsfoss.com/coding-llms-copilot-alternatives/