¿Cómo Codestral 22B está liderando la generación de códigos de IA?

La inteligencia artificial ha revolucionado numerosos campos y la generación de códigos no es una excepción. En el desarrollo de software, los equipos aprovechan los modelos de IA para automatizar y mejorar las tareas de codificación, reduciendo el tiempo y el esfuerzo que requieren los desarrolladores.

Entrenan estos modelos de IA en vastos conjuntos de datos que abarcan muchos lenguajes de programación, lo que permite que los modelos ayuden en diversos entornos de codificación. Una de las funciones principales de la IA en la generación de código es predecir y completar fragmentos de código, ayudando así en el proceso de desarrollo.

Los modelos de IA como Codestral by Mistral AI, CodeLlama y DeepSeek Coder están diseñados explícitamente para este tipo de tareas.

Estos modelos de IA pueden generar código, escribir pruebas, completar códigos parciales e incluso completar segmentos de código existentes en la mitad. Estas capacidades hacen que las herramientas de IA sean indispensables para los desarrolladores modernos que buscan eficiencia y precisión en su trabajo.

La integración de la IA en la codificación acelera el desarrollo y minimiza los errores, lo que genera soluciones de software más sólidas. Este artículo analizará el último desarrollo de Mistral AI, Codestral.

La importancia de las métricas de rendimiento

Las métricas de rendimiento desempeñan un papel fundamental en la evaluación de la eficacia de los modelos de IA en la generación de código.

Estas métricas proporcionan medidas cuantificables de la capacidad de un modelo para generar código preciso y funcional. Los puntos de referencia clave utilizados para evaluar el rendimiento son HumanEval, MBPP, CruxEval, RepoBench y Spider.

Estos puntos de referencia prueban varios aspectos de la generación de código, incluida la capacidad del modelo para manejar diferentes lenguajes de programación y completar tareas de largo alcance a nivel de repositorio.

Por ejemplo, el desempeño de Codestral 22B en estos puntos de referencia resalta su superioridad en la generación de código Python y SQL entre otros lenguajes.

La amplia ventana de contexto del modelo de 32.000 tokens le permite superar a los competidores en tareas que requieren comprensión y finalización a largo plazo.

Métricas como HumanEval evalúan la capacidad del modelo para generar soluciones de código correctas para problemas, mientras que RepoBench evalúa su desempeño en la finalización de código a nivel de repositorio.

Las métricas de rendimiento precisas son esenciales para los desarrolladores a la hora de elegir la herramienta de IA adecuada.

Proporcionan información sobre qué tan bien se desempeña un modelo en diversas condiciones y tareas, lo que garantiza que los desarrolladores puedan confiar en estas herramientas para la generación de código de alta calidad.

Comprender y comparar estas métricas permite a los desarrolladores tomar decisiones informadas, lo que lleva a flujos de trabajo de codificación más efectivos y eficientes.

Mistral AI: Codestral 22B

Mistral AI desarrolló Codestral 22B, un modelo avanzado de IA generativa de peso abierto diseñado explícitamente para tareas de generación de código. La empresa Mistral AI presentó este modelo como parte de su iniciativa para empoderar a los desarrolladores y democratizar la codificación.

La empresa creó su primer modelo de código para ayudar a los desarrolladores a escribir e interactuar con el código de manera eficiente a través de un punto final API de instrucción y finalización compartido.

La necesidad de proporcionar una herramienta que no solo domine la generación de código sino que también destaque en la comprensión del inglés impulsó el desarrollo de Codestral, haciéndolo adecuado para diseñar aplicaciones avanzadas de IA para desarrolladores de software.

Características y capacidades clave

Codestral 22B cuenta con varias características clave que lo diferencian de otros modelos de generación de código.

Estas características garantizan que los desarrolladores puedan aprovechar las capacidades del modelo en varios entornos y proyectos de codificación, mejorando significativamente su productividad y reduciendo errores.

Ventana de contexto

Una de las características destacadas de Codestral 22B es su extensa ventana de contexto de 32k tokens, que es significativamente más grande en comparación con sus competidores, como CodeLlama 70B, DeepSeek Coder 33B y Llama 3 70B, que ofrecen ventanas de contexto de 4k, 16k y 8k tokens respectivamente.

Esta gran ventana de contexto permite a Codestral mantener la coherencia y el contexto en secuencias de código más largas, lo que la hace particularmente útil para tareas que requieren una comprensión integral de grandes bases de código.

Esta capacidad es crucial para completar código a largo plazo a nivel de repositorio, como lo demuestra su rendimiento superior en el punto de referencia RepoBench.

Dominio del idioma

Codestral 22B está capacitado en un conjunto de datos diverso que abarca más de 80 lenguajes de programación. Esta amplia base de lenguajes incluye lenguajes populares como Python, Java, C, C++, JavaScript y Bash, así como otros más específicos como Swift y Fortran.

Esta amplia formación permite a Codestral ayudar a los desarrolladores en diversos entornos de codificación, lo que la convierte en una herramienta versátil para diversos proyectos.

Su dominio de varios idiomas garantiza que pueda generar código de alta calidad, independientemente del idioma utilizado.

Mecanismo de llenado intermedio

Otra característica notable de Codestral 22B es su mecanismo de llenado intermedio (FIM). Este mecanismo permite que el modelo complete segmentos de código parciales con precisión generando las partes faltantes.

Puede completar funciones de codificación, escribir pruebas y completar cualquier vacío en el código, lo que ahorra a los desarrolladores un tiempo y esfuerzo considerables.

Esta característica mejora la eficiencia de la codificación y ayuda a reducir el riesgo de errores y fallas, lo que hace que el proceso de codificación sea más fluido y confiable.

Aspectos destacados del rendimiento

Codestral 22B establece un nuevo estándar en el rendimiento y el espacio de latencia de los modelos de generación de código. Supera a otros modelos en varios puntos de referencia, lo que demuestra su capacidad para manejar tareas de codificación complejas de manera eficiente.

En la prueba de referencia HumanEval para Python, Codestral logró una tasa de aprobación impresionante, lo que demuestra su capacidad para generar código funcional y preciso.

También se destacó en el pase desinfectado de MBPP y en CruxEval para la predicción de salida de Python, consolidando aún más su estatus como modelo de alto rendimiento.

Además de sus capacidades Python, el rendimiento de Codestral se evaluó en SQL utilizando el punto de referencia Spider, que también mostró buenos resultados. Además, se probó en múltiples puntos de referencia de HumanEval en lenguajes como C++, Bash, Java, PHP, TypeScript y C#, obteniendo consistentemente puntuaciones altas.

Su rendimiento de relleno intermedio fue particularmente notable en Python, JavaScript y Java, superando a modelos como DeepSeek Coder 33B.

Estos aspectos destacados del rendimiento subrayan la destreza de Codestral 22B para generar código de alta calidad en varios lenguajes y puntos de referencia, lo que lo convierte en una herramienta invaluable para los desarrolladores que buscan mejorar la productividad y precisión de su codificación.

Análisis comparativo

Los puntos de referencia son métricas críticas para evaluar el rendimiento del modelo en la generación de código impulsada por IA.

Se realizó una evaluación de Codestral 22B, CodeLlama 70B, DeepSeek Coder 33B y Llama 3 70B en varios puntos de referencia para determinar su efectividad en la generación de código preciso y eficiente.

Estos puntos de referencia incluyen HumanEval, MBPP, CruxEval-O, RepoBench y Spider para SQL. Además, probaron los modelos en HumanEval en múltiples lenguajes de programación como C++, Bash, Java, PHP, Typecript y C# para proporcionar una descripción general completa del rendimiento.

Rendimiento en Python

Python sigue siendo uno de los lenguajes más importantes en la codificación y el desarrollo de la IA. La evaluación del rendimiento de los modelos de generación de código en Python ofrece una perspectiva clara sobre su utilidad y eficiencia.

Human Eval

HumanEval es un punto de referencia diseñado para probar las capacidades de generación de código de los modelos de IA mediante la evaluación de su capacidad para resolver problemas de programación escritos por humanos.

Codestral 22B demostró un rendimiento impresionante con una tasa de aprobación del 81,1 % en HumanEval, lo que demuestra su competencia en la generación de código Python preciso.

En comparación, CodeLlama 70B logró una tasa de aprobación del 67,1 %, DeepSeek Coder 33B alcanzó el 77,4 % y Llama 3 70B logró el 76,2 %.

Esto ilustra que Codestral 22B es más eficaz en el manejo de tareas de programación en Python que sus homólogos.

MBPP

El punto de referencia MBPP (Múltiples puntos de referencia para problemas de programación) evalúa la capacidad del modelo para resolver problemas de programación diversos y depurados.

Codestral 22B tuvo una tasa de éxito del 78,2 % en MBPP, ligeramente por detrás de DeepSeek Coder 33B, que obtuvo una puntuación del 80,2 %. CodeLlama 70B y Llama 3 70B mostraron resultados competitivos con 70,8% y 76,7%, respectivamente.

El sólido desempeño de Codestral en MBPP refleja su sólida capacitación en diversos conjuntos de datos.

CruxEval-O

CruxEval-O es un punto de referencia para evaluar la capacidad del modelo para predecir con precisión la salida de Python. Codestral 22B logró una tasa de aprobación del 51,3%, lo que indica su sólido desempeño en la predicción de producción.

CodeLlama 70B obtuvo un 47,3%, mientras que DeepSeek Coder 33B y Llama 3 70B obtuvieron un 49,5% y 26,0%, respectivamente. Esto muestra que Codestral 22B sobresale en la predicción de la salida de Python en comparación con otros modelos.

Banco de repositorios

RepoBench evalúa la finalización de código a largo plazo a nivel de repositorio. Codestral 22B, con su ventana de contexto de 32k, superó significativamente a otros modelos con una tasa de finalización del 34,0%.

CodeLlama 70B, DeepSeek Coder 33B y Llama 3 70B obtuvieron puntuaciones del 11,4%, 28,4% y 18,4%, respectivamente. La ventana de contexto más grande de Codestral 22B le proporciona una clara ventaja para completar tareas de generación de código de largo alcance.

Punto de referencia SQL: Spyder

El punto de referencia Spider prueba las capacidades de generación de SQL. Codestral 22B logró una tasa de éxito del 63,5% en Spider, superando a sus competidores. CodeLlama 70B obtuvo un 37,0%, DeepSeek Coder 33B un 60,0% y Llama 3 70B un 67,1%.

Esto demuestra que Codestral 22B domina la generación de código SQL, lo que la convierte en una herramienta versátil para la gestión de bases de datos y la generación de consultas.

Al analizar estos puntos de referencia, es evidente que Codestral 22B sobresale en Python y se desempeña de manera competitiva en varios lenguajes de programación, lo que la convierte en una herramienta versátil y poderosa para los desarrolladores.

¿Cómo acceder a Codestral?

Puedes seguir estos sencillos pasos y utilizar Codestral.

Usando la ventana de chat

  1. Crea una cuenta
    Accede a este enlace y a https://chat.mistral.ai/chat y crea tu cuenta.
  2. Seleccione el modelo
    Serás recibido con una ventana similar a un chat en tu pantalla. Si observa detenidamente, hay un menú desplegable justo debajo del cuadro de solicitud donde puede seleccionar el modelo con el que desea trabajar. Aquí seleccionaremos Codestral.
  3. Dadar el mensaje
    Paso 3: Después de seleccionar Codestral, estará listo para dar su mensaje.

Usando la API de Codestral

Codestral 22B proporciona un punto final API de instrucción y finalización compartido que permite a los desarrolladores interactuar con el modelo mediante programación. Esta API permite a los desarrolladores aprovechar las capacidades del modelo en sus aplicaciones y flujos de trabajo.

En esta sección, demostraremos el uso de la API Codestral para generar código para un modelo de regresión lineal en scikit-learn y para completar una oración usando el mecanismo de completar en el medio.

Primero, necesitas generar la clave API. Para hacerlo, cree una cuenta en https://console.mistral.ai/codestral y genere su clave API en la sección Codestral.

Como se está implementando lentamente, es posible que no puedas usarlo al instante.

Implementación de código

import requests

import json

# Replace with your actual API key

API_KEY = userdata.get('Codestral_token')

# The endpoint you want to hit

url = "https://codestral.mistral.ai/v1/chat/completions"

# The data you want to send

data = {

   "model": "codestral-latest",

   "messages": [

       {"role": "user", "content": "Write code for linear regression model in scikit learn with scaling, you can select  diabetes datasets from the sklearn library."}

   ]

}

# The headers for the request

headers = {

   "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",

   "Content-Type": "application/json"

}

# Make the POST request

response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers)

# Print the response

print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])

Conclusión

Codestral 22B de Mistral AI es una herramienta fundamental en la generación de código impulsada por IA, que demuestra un rendimiento excepcional en múltiples puntos de referencia como HumanEval, MBPP, CruxEval-O, RepoBench y Spider.

Su gran ventana de contexto de 32.000 tokens y su dominio de más de 80 lenguajes de programación, incluidos Python, Java, C++ y más, lo distinguen de sus competidores.

El avanzado mecanismo de relleno intermedio del modelo y su perfecta integración en entornos de desarrollo populares como VSCode, JetBrains, LlamaIndex y LangChain mejoran su usabilidad y eficiencia.

Los comentarios positivos de la comunidad de desarrolladores subrayan su impacto en la mejora de la productividad, la reducción de errores y la optimización de los flujos de trabajo de codificación.

A medida que la IA continúa evolucionando, las capacidades integrales y el sólido rendimiento de Codestral 22B lo posicionan como un activo indispensable para los desarrolladores que buscan optimizar sus prácticas de codificación y abordar desafíos complejos de desarrollo de software.

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