Sourcecode mit KI erstellen

[Manfred Aabye]

Zusammenfassung der Informationen zu verschiedenen Code-Modellen

1. DeepSeek-Coder:

◦ Zusammensetzung: DeepSeek-Coder besteht aus einer Reihe von Code-Sprachmodellen, die jeweils von Grund auf auf 2 Billionen Tokens trainiert wurden. Sie bestehen zu 87 % aus Code und zu 13 % aus natürlicher Sprache in Englisch und Chinesisch.

◦ Modellgrößen: DeepSeek-Coder bietet verschiedene Modellgrößen von 1B bis 33B an.

◦ Leistung: Es erzielt erstklassige Ergebnisse auf verschiedenen Benchmarks für Open-Source-Code-Modelle in mehreren Programmiersprachen.

◦ DeepSeek-Coder erzeugt in der Regel qualitativ hochwertigen Code.
Es wurde speziell für die Verarbeitung von Programmiersprachen entwickelt und bietet gute Ergebnisse in Python, Java, C++ und anderen Sprachen.

◦ Qualität hängt jedoch von der spezifischen Aufgabe und dem Kontext ab. Manchmal kann der generierte Code unerwartete Fehler enthalten oder nicht den besten Stil aufweisen.

2. WizardCoder:

◦ Modellgröße: Das WizardCoder-Modell mit 15B Tokens hat beeindruckende Leistungen gezeigt. Die 33B-Version übertrifft sogar ChatGPT 3.5 und Gemini Pro auf HumanEval und MBPP.

◦ WizardCoder hat sich als leistungsstarkes Modell erwiesen. Es kann komplexe Aufgaben bewältigen und bietet oft korrekten und gut strukturierten Code.

◦ Dennoch sollte man den generierten Code immer überprüfen und gegebenenfalls anpassen, um sicherzustellen, dass er den Anforderungen entspricht.

3. CodeLlama:

◦ Modellgröße: CodeLlama-34B ist ein leistungsstarkes Modell.

◦ Vergleich: Im Vergleich zu CodeLlama-34B übertrifft DeepSeek-Coder-Base-33B auf HumanEval Python, HumanEval Multilingual, MBPP und DS-1000.

◦ CodeLlama-Modelle liefern ebenfalls qualitativ hochwertigen Code. Sie sind auf verschiedene Programmiersprachen spezialisiert und können bei der Lösung von Entwicklungsproblemen hilfreich sein.

◦ Wie bei anderen Modellen ist es ratsam, den generierten Code zu überprüfen und gegebenenfalls zu optimieren.

4. GitHub Copilot:

◦ Beschreibung: GitHub Copilot ist ein KI-Tool, das in Visual Studio Code integriert ist. Es hilft beim Schreiben von Code, indem es kontextbezogene Vorschläge und automatische Vervollständigungen bietet.

◦ Leistung: Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das auf maschinellem Lernen basiert und von OpenAI entwickelt wurde.

◦ GitHub Copilot ist ein nützliches Tool für Entwickler. Es kann schnelle Vorschläge und automatische Vervollständigungen bieten.

◦ Qualität hängt jedoch von der spezifischen Aufgabe und dem Kontext ab. Es ist immer ratsam, den generierten Code zu überprüfen und zu testen.

Die Top 10 AI-Code-Generatoren, die derzeit den Markt dominieren

1. GitHub Copilot:

◦ GitHub Copilot ist eine bahnbrechende KI-gestützte Codierungsunterstützung, die bei Entwicklern für Aufsehen gesorgt hat. Es ist eher ein Paarprogrammierer als ein einfacher Code-Generator und unterstützt Sie beim Schreiben von besserem Code.

2. DeepSeek-Coder:

◦ DeepSeek-Coder besteht aus einer Reihe von Code-Sprachmodellen, die jeweils von Grund auf auf 2 Billionen Tokens trainiert wurden. Es bietet verschiedene Modellgrößen von 1B bis 33B an und erzielt erstklassige Ergebnisse in mehreren Programmiersprachen.

3. WizardCoder:

◦ WizardCoder mit 15B Tokens hat beeindruckende Leistungen gezeigt. Die 33B-Version übertrifft sogar ChatGPT 3.5 und Gemini Pro auf HumanEval und MBPP.

4. CodeLlama:

◦ CodeLlama-34B ist ein leistungsstarkes Modell, das qualitativ hochwertigen Code erzeugt. Im Vergleich zu CodeLlama-34B übertrifft DeepSeek-Coder-Base-33B auf HumanEval Python, HumanEval Multilingual, MBPP und DS-1000.

5. TabNine:

◦ TabNine ist ein KI-Code-Generator, der auf maschinellem Lernen basiert und kontextbezogene Vorschläge bietet. Es ist besonders nützlich für schnelle Codevervollständigungen.

6. Kite:
◦ Kite ist ein KI-gestütztes Tool, das kontextbezogene Code-Vorschläge in Echtzeit bietet. Es ist in verschiedenen IDEs und Texteditoren verfügbar.

7. OpenAI Codex:
◦ Codex ist ein leistungsstarkes Modell, das auf GPT-3 basiert und speziell für das Generieren von Code entwickelt wurde. Es kann in verschiedenen Programmiersprachen verwendet werden.

8. Sourcery:

◦ Sourcery analysiert Ihren Code und bietet automatische Verbesserungsvorschläge. Es hilft, den Code zu optimieren und Best Practices einzuhalten.

9. CodeAI:

◦ CodeAI ist ein KI-Tool, das auf maschinellem Lernen basiert und Codevervollständigungen, Refaktorisierungsvorschläge und Fehlererkennung bietet.

10. CodeGPT:

◦ CodeGPT ist ein Modell, das auf GPT-3 basiert und speziell für das Generieren von Code entwickelt wurde. Es kann in verschiedenen Programmiersprachen eingesetzt werden.

Diese Tools bieten eine enorme Produktivitätssteigerung und helfen Entwicklern,
qualitativ hochwertigen Code zu erstellen.