LLMS untuk pengekodan pada tahun 2024: harga, prestasi, dan pertempuran untuk yang terbaik

Landskap Model Bahasa Besar (LLMS) yang pesat berkembang untuk pengekodan membentangkan pemaju dengan banyak pilihan. Analisis ini membandingkan LLM teratas yang boleh diakses melalui API awam, yang memberi tumpuan kepada kehebatan pengekodan mereka seperti yang diukur oleh tanda aras seperti skor ELO manusia dan dunia nyata. Sama ada anda membina projek peribadi atau mengintegrasikan AI ke dalam aliran kerja anda, memahami kekuatan dan kelemahan model ini adalah penting untuk membuat keputusan.

Cabaran perbandingan LLM:

Perbandingan langsung adalah sukar disebabkan oleh kemas kini model yang kerap (walaupun prestasi kecil yang memberi kesan yang ketara), stochasticity yang melekat LLM yang membawa kepada hasil yang tidak konsisten, dan potensi kecenderungan dalam reka bentuk dan pelaporan penanda aras. Analisis ini mewakili perbandingan terbaik berdasarkan data yang ada sekarang.

Metrik Penilaian: Skor Manusia dan Elo:

Analisis ini menggunakan dua metrik utama:

• HumanEval: Penanda aras menilai ketepatan dan fungsi berdasarkan keperluan yang diberikan. Ia mengukur penyelesaian kod dan kebolehan menyelesaikan masalah.
• skor elo (chatbot arena-pengekodan sahaja): berasal dari perbandingan LLM kepala-ke-kepala yang dinilai oleh manusia. Skor ELO yang lebih tinggi menunjukkan prestasi relatif yang lebih tinggi. Perbezaan 100 mata menunjukkan kadar kemenangan ~ 64% untuk model yang lebih tinggi.

Gambaran Keseluruhan Prestasi:

Model Openai secara konsisten mengatasi kedudukan Manusia dan Elo, mempamerkan keupayaan pengekodan unggul. Model

O1-Mini yang mengejutkan mengatasi model yang lebih besar o1 dalam kedua-dua metrik. Model terbaik syarikat lain menunjukkan prestasi yang setanding, walaupun trailing OpenAI.

penanda aras vs percanggahan prestasi dunia nyata:

ketidakpadanan yang signifikan wujud antara skor manusia dan Elo. Sesetengah model, seperti Mistral's Mistral besar

, melakukan lebih baik pada manusia daripada penggunaan dunia sebenar (potensi overfitting), sementara yang lain, seperti Google

Gemini 1.5 Pro , menunjukkan trend yang bertentangan ( meremehkan dalam tanda aras). Ini menyoroti batasan bergantung semata -mata pada tanda aras. Model Alibaba dan Mistral sering menanda aras, sementara model Google kelihatan kurang bernasib baik kerana penekanan mereka terhadap penilaian yang adil. Model meta menunjukkan keseimbangan yang konsisten antara penanda aras dan prestasi dunia sebenar.

mengimbangi prestasi dan harga:

Front Pareto (Imbangan Prestasi dan Harga Optimal) terutamanya mempunyai model OpenAI (Prestasi Tinggi) dan Google (Nilai untuk Wang). Model Llama sumber terbuka Meta, berharga berdasarkan purata penyedia awan, juga menunjukkan nilai yang kompetitif.

Wawasan Tambahan:

LLMS secara konsisten meningkatkan prestasi dan penurunan kos. Model proprietari mengekalkan dominasi, walaupun model sumber terbuka menangkap. Malah kemas kini kecil memberi kesan ketara dan/atau harga.

Kesimpulan:

Landskap llm pengekodan dinamik. Pemaju harus kerap menilai model terkini, memandangkan prestasi dan kos. Memahami batasan tanda aras dan mengutamakan pelbagai metrik penilaian adalah penting untuk membuat pilihan yang tepat. Analisis ini memberikan gambaran tentang keadaan semasa, dan pemantauan berterusan adalah penting untuk terus maju dalam bidang yang berkembang pesat ini.

Atas ialah kandungan terperinci LLMS untuk pengekodan pada tahun 2024: harga, prestasi, dan pertempuran untuk yang terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!