- 長いコンテキストウィンドウの適用における最も興奮するフロンティアの1つは、コード生成と理解である。
- 大規模なコードベースでは、従来のAIモデルが把握するのに苦労する複雑な関係と依存関係の深い理解が必要とされる。
- Sourcegraphと提携し、Cody AIコーディングアシスタントの開発者であるSourcegraphは、長いコンテキストウィンドウの可能性を実世界のコーディングシナリオで探求した。
- Sourcegraphは、1Mトークンのコンテキストウィンドウを使用してCodyのパフォーマンスを比較し、拡張されたコンテキストの利点を孤立させることができた。
- 長いコンテキストモデルの使用は、全体の幻覚率（事実に反する情報の生成）を大幅に減少させた。
- 長いコンテキストの利点は大きいが、トークンの最初の出現までの時間は長くなるというトレードオフがある。
- Sourcegraphは、モデルの実行状態のキャッシングのための事前取得メカニズムとレイヤー化されたコンテキストモデルアーキテクチャを実装し、リアルタイムのコード生成と技術支援のために時間を最適化した。
長いコンテキストモデルの革新的な可能性を示すこの協力関係は、コード理解と生成の革命を象徴しています。Sourcegraphなどの企業と提携して、大きなコンテキストウィンドウを使用したさらなる革新的なアプリケーションやパラダイムを開発し続けることに興奮しています。
元記事: https://developers.googleblog.com/en/supercharging-ai-coding-assistants-with-massive-context/