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OpenAI Codex: El modelo de código que revolucionó la programación asistida por IA
Descubre cómo Codex transformó la industria del desarrollo al demostrar que los modelos de lenguaje grandes pueden escribir programas funcionales y asistir a los desarrolladores.
10 de agosto de 2021
Model ReleaseCodex
Introducción: El hito que cambió la programación para siempre
El 10 de agosto de 2021, OpenAI lanzó Codex, un modelo de lenguaje especializado en programación que representó un punto de inflexión en la historia de la inteligencia artificial aplicada al desarrollo de software. Este modelo de 12 mil millones de parámetros fue una versión fina de GPT-3 específicamente entrenada en millones de líneas de código de repositorios públicos como GitHub.
Codex no solo demostró que los grandes modelos de lenguaje podían comprender y generar código funcional, sino que también sentó las bases para herramientas como GitHub Copilot, que hoy asisten a millones de desarrolladores en su trabajo diario. Su impacto fue tan significativo que marcó el inicio de una nueva era donde la IA se convirtió en un compañero de desarrollo esencial.
La importancia histórica de Codex radica en que fue el primer modelo en demostrar consistentemente que un sistema de IA podía interpretar instrucciones en lenguaje natural y convertirlas en código ejecutable en múltiples lenguajes de programación, desde Python y JavaScript hasta SQL y otros.
Este modelo representó una evolución crucial en la interacción entre humanos y máquinas en el proceso de desarrollo de software, estableciendo nuevas expectativas sobre qué puede hacer la programación asistida por IA.
- Primera demostración exitosa de IA generando código funcional
- Base para GitHub Copilot y otras herramientas de asistencia de código
- Transformó la relación entre desarrolladores e IA
- Pionero en comprensión de múltiples lenguajes de programación
Características clave y arquitectura técnica
Codex está construido sobre la arquitectura Transformer de OpenAI, heredando muchas características de GPT-3 pero con ajustes específicos para el dominio de la programación. Con 12 mil millones de parámetros, es significativamente más pequeño que GPT-3 (175B), pero altamente optimizado para tareas de código.
El modelo fue entrenado en un conjunto de datos masivo que incluye código de millones de repositorios públicos de GitHub, lo que le permite entender patrones de codificación, estructuras de proyectos, bibliotecas populares y convenciones de diferentes lenguajes de programación.
En términos de contexto, Codex puede manejar entradas de texto y código bastante extensas, permitiendo la comprensión de funciones completas, clases y módulos enteros. Aunque no es multimodal en el sentido tradicional, puede interactuar con interfaces de línea de comandos y APIs de manera efectiva.