Реклама в ПромоСтраницах – запустим быстро!

Заказать звонок
Телефон отдела продаж:
8 (800) 775-16-41
Наш e-mail:
mail@texterra.ru
Заказать услугу
Новая фича от авторов Stable Diffusion — напишет код за вас Редакция «Текстерры»
Редакция «Текстерры»

Коллектив Stability AI, известный своей бесплатной нейросетью Stable Diffusion с открытым исходным кодом и языковой моделью StableLM, порадовал анонсом нейросети StableCode, которая обещает генерировать код и облегчить работу программистам.

Как работает StableCode

По сути, StableCode — та же языковая модель StableLM, но обученная на наборе данных, содержащем строки кода на различных языках программирования. Содержит она 3 миллиарда параметров — столько же, сколько и самая слабая версия StableLM.

Для сравнения, у ChatGPT 175 миллиардов параметров — то есть, примерно в 58 раз больше. Однако это не значит, что StableLM в 58 раз хуже, ведь, по словам Stability AI, их языковая модель «работает эффективнее других, поэтому большое число параметров ей не нужно». С другой стороны, такое относительно небольшое число параметров облегчает скачивание и использование модели обычными пользователями.

Но вернемся к StableCode. По данным Stability AI, языковая модель может хорошо генерировать код пока только на шести языках программирования и одном языке разметки:

  • Python
  • Java
  • JavaScript
  • Go
  • C
  • C++
  • markdown

Интересная особенность нейросети в том, что она может работать даже с большими проектами, которые содержат несколько файлов. Stability AI выпустила StableCode в трех вариантах:

StableCode Completion 4K — нейросеть для завершения написания кода, поддерживает ввод до 4000 токенов (1 токен = 0,75 символа);

StableCode Instruct — нейросетевая модель для генерации кода по одним текстовым инструкциям;

StableCode Completion — модель для завершения написания кода, поддерживающая ввод до 16 000 токенов. Подойдет для длинных массивов кода.

Проверить нам удалось первые две модели — третья оказалась слишком мощной для запуска локально или бесплатно онлайн. Мы запустили обе модели на сервисе Hugging Face и… были очень разочарованы.

Вместо генерации кода с нуля или хотя бы дописывания отрывка программы нейросеть выдавала точно тот же код:

StableCode

Благо хоть генерация длилась три секунды, но такое ощущение, что нейросеть просто не поняла запроса. К слову, в прошлый раз мы писали, что и StableLM на Hugging Face работала очень и очень плохо — выдавала набор не связанных слов. Такое ощущение, что сервис искусственно урезает мощности бесплатных серверов и заставляет программу останавливаться в самом начале генерации.

Но есть шанс, что программа заработает после запуска на локальном компьютере. Попробуйте и вы запустить StableCode и поделитесь результатами в комментариях.

Читайте также:

Запущен редактор кода на Python для новичков — просто и сердито

Еще одна нейросеть: пишет код и судебные иски (но это не точно!)

Гайд по Copilot: зачем нужен, как использовать

Поделиться статьей:

Новое на сайте

15 мая 2025
354
Как работает SEO-отдел TexTerra: внутренняя кухня

Если вы не понимаете, как выстроить SEO-продвижение, когда и каких результатов ждать от подрядчиков, эта статья — ваш понятный чек-лист. Подробно рассказываем о работе SEO-отдела TexTerra, от знакомства с проектом до роста трафика и заявок.

29 апр 2025
2 404
SMM в сложной нише: кейс продвижения в социальных сетях медицинского B2B-продукта

Медицина, B2B, контроль дезинфекции и стерилизации — не самая очевидная ниша для продвижения в соцсетях. Но именно здесь мы выстроили эффективную SMM-стратегию для компании «Винар»: в рилс — разборы ГОСТов, вместо блогеров — кот Хеликс. Результат — 30 тысяч подписчиков и 4,5 млн охвата во ВКонтакте.

Смотреть все статьи

У вас есть деловой запрос? Давайте обсудим!

Оставьте свои контакты, мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Нажимая на кнопку «Оставить заявку», вы подтверждаете свое согласие на обработку пользовательских данных

Спасибо!

Ваша заявка принята. Мы свяжемся с вами в ближайшее время.