Un nuevo avance en el mundo de la inteligencia artificial ha llegado con el lanzamiento de los modelos Dracarys de código generativo de Abacus.ai. Si eres fanático de la serie de HBO Game of Thrones, seguro te resultará familiar el término “Dracarys”, utilizado para ordenar a un dragón que respire fuego.
A pesar de que en el mundo de la inteligencia artificial no existen dragones literales, Abacus.ai ha dotado al término Dracarys de un nuevo significado. Dracarys es el nombre de una nueva familia de modelos abiertos de lenguaje grande (LLMs) para codificación.
Abacus.ai, una plataforma de desarrollo de modelos de IA y proveedor de herramientas, ha aplicado su receta «Dracarys» al lanzamiento inicial de modelos de la clase de 70 mil millones de parámetros. Esta receta implica un ajuste fino optimizado, entre otras técnicas, para mejorar las capacidades de codificación de cualquier LLM de código abierto.
El mercado de la IA generativa en el desarrollo de aplicaciones y en el espacio de codificación es un área llena de actividad. GitHub Copilot, una herramienta que ayuda a los desarrolladores con la finalización de código y tareas de desarrollo de aplicaciones, ha sido un pionero en este espacio.
Los números detrás de Dracarys y sus capacidades de codificación de IA son impresionantes. Según las pruebas de rendimiento en LiveBench, los modelos mejorados con la receta Dracarys muestran una mejora significativa en la puntuación de codificación. Por ejemplo, para el modelo meta-llama-3.1-70b-instruct turbo, la puntuación sube de 32.67 a 35.23 con la receta Dracarys.
Los beneficios de este avance en la codificación con IA podrían ser significativos para desarrolladores y empresas. Abacus.ai ofrece actualmente los pesos del modelo en Hugging Face para los modelos Llama y Qwen2. Además, los modelos ajustados finamente ahora están disponibles como parte de la oferta Enterprise de Abacus.ai.
En resumen, la llegada de los modelos Dracarys de Abacus.ai promete revolucionar el mundo de la codificación con IA, ofreciendo mejoras significativas en el rendimiento y la eficiencia. Este avance podría beneficiar a desarrolladores y empresas, brindando nuevas herramientas para optimizar sus procesos de codificación.
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