Google Colab wird bald Codey für die KI-Codierung verwenden

Google Colab, eine Plattform, die seit 2017 die Python-Programmierung fördert, wird KI-Codierungsfunktionen mithilfe von Codey, dem fortschrittlichen Codemodell von Google, einführen. Codey basiert auf dem PaLM 2-Modell und wurde sorgfältig auf große, hochwertige Codedatensätze aus externen Quellen abgestimmt, um die Leistung bei Codierungsaufgaben zu verbessern.

Zu den kommenden Funktionen von Colab gehören die automatische Vervollständigung von Code, die Umwandlung natürlicher Sprache in Code und ein Chatbot mit Codeunterstützung. Der Schwerpunkt liegt zunächst auf der Codegenerierung, einer Funktion, die Benutzern dabei helfen soll, größere Codeschnipsel zu generieren und ganze Funktionen aus Kommentaren oder Hinweisen zu schreiben. Dadurch soll die Notwendigkeit reduziert werden, sich wiederholenden Code zu schreiben, sodass sich Benutzer auf komplexere Aspekte der Programmierung und Datenwissenschaft konzentrieren können.

Schreiben Sie Code mit Google Colab

Zusätzlich zu den oben genannten Funktionen verfügt Colab auch über einen integrierten Chatbot, der es Benutzern ermöglicht, direkt auf der Plattform Anfragen zu stellen. Diese Funktion verspricht, den Prozess der Hilfeanfrage zu vereinfachen, indem sie es Benutzern ermöglicht, Fragen zu stellen wie „Wie importiere ich Daten aus Google Sheets?“ oder „Wie filtere ich einen Pandas DataFrame direkt in Colab?“

Die Veröffentlichung dieser Funktionen erfolgt in Phasen, wobei der erste Zugriff Colab-Benutzern in den Vereinigten Staaten gewährt wird. Die Bereitstellung beginnt bei zahlenden Abonnenten und wird dann auf Benutzer der kostenlosen Stufe ausgeweitet. Google Colab wird von mehr als 70.000 Menschen weltweit genutzt und setzt seine Mission fort, maschinelles Lernen zu demokratisieren und es für jeden mit einer Internetverbindung zugänglich zu machen, auch für Gruppen mit geringen Ressourcen.

Google gab außerdem bekannt, dass weitere Funktionen und Verbesserungen geplant sind, um den Nutzen und die Integration von Colab in Daten- und maschinelle Lernabläufe zu verbessern.

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