AI2 veröffentlicht Open Coding Agents: Eine Revolution in der Softwareentwicklung

AI2 hat kürzlich eine Sammlung von Open-Source-Codierungsagenten und ein Trainingsrezept veröffentlicht, das es erschwinglich und praktisch macht, Codierungsagenten für interne Codebasen zu erstellen. Diese Agenten haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Entwickler Software schreiben, testen und warten, grundlegend zu verändern.

Einführung in Open Coding Agents

In den letzten Jahren haben Codierungsagenten die Softwareentwicklung revolutioniert. Sie können Aufgaben wie Debugging, Refactoring und sogar das Einreichen von Pull-Requests übernehmen. Trotz dieser Fortschritte sind die meisten Codierungsagenten jedoch geschlossen, teuer in der Ausbildung und schwer zu studieren oder an private Codebasen anzupassen.

Vorteile der Open Coding Agents von AI2

Die Open Coding Agents von AI2 bieten eine kostengünstige und zugängliche Lösung für Entwickler und Unternehmen. Im Gegensatz zu geschlossenen Modellen, die keine Kenntnis von internen Codebasen haben, können diese offenen Modelle auf spezifische Anforderungen und Konventionen eines Unternehmens trainiert werden. Dies ermöglicht eine bessere Anpassung und Effizienz bei der Arbeit mit internen Daten.

Die SERA-Modelle

Das erste Modell in der Familie der Open Coding Agents ist SERA (Soft-verified Efficient Repository Agents). Das stärkste Modell, SERA-32B, löst 54,2 % der SWE-Bench Verified-Probleme und übertrifft damit frühere offene Codierungsmodelle ähnlicher Größe. SERA benötigt nur 40 GPU-Tage oder weniger für das Training auf einem Cluster von NVIDIA Hopper GPUs.

Kosteneffizienz und Leistung

Die Kosten für die Reproduktion der Leistung der besten offenen Modelle liegen bei etwa 400 USD für die Berechnung, was es für Labore und kleine Teams erreichbar macht. Die Effizienz wurde maximiert, um die Kosten für Datenqualität, Inferenzkosten und Modellauswahl zu senken. Dies bedeutet, dass Forscher und Entwickler Zugang zu leistungsstarken Codierungsagenten haben, ohne große finanzielle Mittel aufbringen zu müssen.

Innovative Trainingsmethoden

AI2 hat eine neue Methode zur Generierung synthetischer Trainingsdaten entwickelt, die es ermöglicht, Agenten auf private Codebasen anzupassen. Diese Methode verwendet Soft-verified Generation (SVG), bei der synthetische Trainingsdaten generiert werden, die nur teilweise korrekt sind, was die Notwendigkeit für aufwändige Testinfrastrukturen reduziert.

Die Herausforderung der Spezialisierung

Kleine und mittelständische Unternehmen sowie unabhängige Entwickler haben oft Code, der mit Kundendaten arbeitet, die kein öffentliches Modell kennt. Die Anpassung an diese speziellen Anforderungen ist entscheidend, und die Open Coding Agents von AI2 bieten eine Lösung, die es ermöglicht, Agenten auf spezifische Daten zu trainieren.

Fazit

Die Veröffentlichung der Open Coding Agents von AI2 stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Softwareentwicklung dar. Sie bieten eine kostengünstige und zugängliche Möglichkeit, leistungsstarke Codierungsagenten zu erstellen, die an die spezifischen Bedürfnisse von Unternehmen angepasst werden können. Dies könnte die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, nachhaltig verändern und kleinen Teams und Entwicklern neue Möglichkeiten eröffnen.

Quellenliste:

• Quelle: Open Coding Agents: Fast, Accessible Coding Agents That Adapt to Any Repo
• Open Coding Agents Models
• SERA CLI auf GitHub
• SERA CLI auf PyPi