WizardCoder 34B: El modelo de código de código abierto que supera a ChatGPT en benchmarks

Introducción

En agosto de 2023, el equipo WizardLM lanzó WizardCoder, un modelo de lenguaje de código de vanguardia que ha revolucionado la escena de los modelos de código de código abierto. Este modelo de 34 mil millones de parámetros representa un avance significativo en la generación de código autónomo y la comprensión de instrucciones complejas.

WizardCoder se destaca como uno de los mejores modelos de código abiertos de su época, demostrando capacidades sobresalientes en benchmarks de programación como HumanEval. Su enfoque en instrucciones evolutivas lo convierte en una herramienta poderosa para desarrolladores, ingenieros de IA y equipos de software.

La importancia de WizardCoder radica en su capacidad para democratizar el acceso a tecnologías de generación de código de alta calidad, ofreciendo a la comunidad de desarrollo una alternativa competitiva a modelos cerrados más costosos.

Con su lanzamiento el 26 de agosto de 2023, WizardCoder estableció nuevas expectativas para los modelos de código de código abierto, posicionándose como una solución viable para tareas complejas de programación y generación de código.

Características clave y arquitectura

WizardCoder está construido sobre la base de Code Llama, pero con una importante mejora: utiliza técnicas de Evol-Instruct para mejorar su capacidad de seguir instrucciones y generar código de alta calidad. Esta arquitectura permite al modelo comprender y ejecutar instrucciones de programación cada vez más complejas.

El modelo cuenta con 34 mil millones de parámetros, lo que le proporciona una capacidad considerable para entender múltiples lenguajes de programación y patrones de codificación. La versión Python específica también está disponible para tareas orientadas exclusivamente al desarrollo en Python.

Aunque no es un modelo multimodal, WizardCoder se especializa en tareas de generación y comprensión de código, con soporte para múltiples lenguajes de programación incluyendo Python, Java, C++, JavaScript y muchos otros.

La arquitectura está optimizada para manejar instrucciones de código evolutivas, lo que significa que puede adaptarse a instrucciones cada vez más complejas a medida que aprende de interacciones anteriores.

• 34 mil millones de parámetros
• Basado en Code Llama con ajuste Evol-Instruct
• Soporte multi-lenguaje de programación
• Versión especializada para Python disponible
• Optimizado para instrucciones de código complejas

Rendimiento y benchmarks

WizardCoder destaca especialmente en el benchmark HumanEval, donde logra puntuaciones comparables a las de GPT-3.5 (ChatGPT). En particular, la versión de 15B logró un impresionante 57.3 pass@1 en HumanEval, lo que representa un aumento de 22.3 puntos sobre los mejores modelos de código de código abierto disponibles anteriormente.

La versión 34B no solo iguala a ChatGPT en HumanEval, sino que también supera este modelo en el benchmark HumanEval+, lo que demuestra una comprensión más profunda de las instrucciones de programación y una generación de código más precisa.

Los resultados muestran que WizardCoder fue entrenado con 78,000 instrucciones de código evolucionadas, lo que contribuye significativamente a su capacidad superior de generación de código.

Comparado con versiones anteriores de modelos de código de código abierto, WizardCoder representa un salto cualitativo en términos de precisión y fiabilidad en la generación de soluciones de código.

• 57.3 pass@1 en HumanEval (versión 15B)
• Rendimiento comparable a GPT-3.5 en HumanEval
• Superior a GPT-3.5 en HumanEval+
• Entrenado con 78,000 instrucciones de código evolucionadas
• Mejor modelo de código abierto de su época

Precios del API

Como modelo de código abierto, WizardCoder no cobra por uso de API en la forma tradicional. En lugar de eso, está licenciado bajo BigScience OpenRAIL-M, lo que permite su uso comercial gratuito siempre que se respeten las condiciones de la licencia.

Los desarrolladores pueden descargar y alojar localmente el modelo sin costos de API, lo que lo convierte en una opción muy económica para aplicaciones empresariales de generación de código.

Para implementaciones en la nube o servicios gestionados que utilicen WizardCoder, los precios dependerán del proveedor específico de hosting o plataforma de IA que se utilice.

Esta estructura de precios lo hace accesible para startups, desarrolladores independientes y grandes empresas por igual.

• Licencia BigScience OpenRAIL-M
• Uso comercial permitido sin costo
• Descarga y hosting local gratuito
• Sin costos fijos de API

Tabla de comparación

La siguiente tabla compara WizardCoder con sus principales competidores en el espacio de los modelos de código de código abierto.

Estos datos reflejan las capacidades de cada modelo en términos de contexto, precios y fortalezas específicas.

WizardCoder se destaca por su equilibrio entre rendimiento y accesibilidad.

Las diferencias en precios y rendimiento deben considerarse según los requisitos específicos del proyecto.

Casos de uso

WizardCoder es ideal para aplicaciones de generación de código automático, completado inteligente de código y asistentes de programación. Su capacidad para seguir instrucciones complejas lo convierte en una excelente opción para herramientas IDE integradas.

Los equipos de desarrollo pueden utilizarlo para acelerar el proceso de escritura de código, generar pruebas unitarias y documentar código existente. También es útil para la educación en programación.

Además, es adecuado para sistemas de respuesta a preguntas de programación, agentes de código autónomos y pipelines de CI/CD que requieren generación automática de código.

Su rendimiento superior en benchmarks lo hace valioso para empresas que buscan automatizar partes del desarrollo de software.

• Generación automática de código
• Asistentes de programación inteligentes
• Completado de código en IDEs
• Generación de pruebas unitarias
• Documentación automática de código

Cómo comenzar

Para acceder a WizardCoder, puedes visitar el repositorio oficial en Hugging Face donde están disponibles varias variantes del modelo, incluyendo la versión de 34B y la versión especializada en Python.

El modelo está disponible para descarga gratuita desde Hugging Face Hub, y también puedes encontrar ejemplos de uso e integración en el repositorio de GitHub del equipo WizardLM.

Para implementaciones locales, necesitarás hardware suficiente para manejar un modelo de 34 mil millones de parámetros, típicamente requiriendo al menos 67GB de RAM para la versión completa.

La comunidad activa proporciona documentación detallada sobre cómo integrar WizardCoder en tus flujos de trabajo de desarrollo.

• Disponible en Hugging Face Hub
• Repositorio GitHub completo con ejemplos
• Requiere 67GB de VRAM para versión completa
• Documentación extensiva disponible
• Comunidad activa de soporte

Comparison

Modelo: WizardCoder 34B | Contexto: 16K tokens | Max Output: 4096 tokens | Input $/M: Gratis (OA) | Output $/M: Gratis (OA) | Fortaleza: Excelente HumanEval, Evol-Instruct

Modelo: Code Llama 34B | Contexto: 16K tokens | Max Output: 4096 tokens | Input $/M: Gratis (OA) | Output $/M: Gratis (OA) | Fortaleza: Base sólida, soporte multilenguaje

Modelo: StarCoder 15B | Contexto: 8K tokens | Max Output: 2048 tokens | Input $/M: Gratis (OA) | Output $/M: Gratis (OA) | Fortaleza: Velocidad, soporte GitHub

Modelo: DeepSeek Coder 33B | Contexto: 16K tokens | Max Output: 4096 tokens | Input $/M: Gratis (OA) | Output $/M: Gratis (OA) | Fortaleza: Competencia directa en código

API Pricing — Input: Gratis (licencia OA) / Output: Gratis (licencia OA) / Context: 16K tokens (34B), 8K tokens (15B)

Sources