Stability AIは8月8日（現地時間）、同社初のコーディング用LLM生成AI「StableCode」のリリースを発表した。
3つのモデルを用意
StableCode Instructを使用し、指定されたインストラクションに対するレスポンスを生成するコード
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発で知られるStability AIが開発したStableCodeは3つのモデルで構成されている。
・stablecode-completion-alpha-3b-4k：ベースモデル
このモデルは、最大4000トークンまでのコンテキストウィンドーから単一行または複数行のコード補完することを目的としている。コードに特化した大規模なデータセットBigCodeの「stack-dataset」（v1.2）の多様なプログラミング言語セットで学習した後、Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown、C++などの一般的な言語でさらに学習をしている。
・stablecode-instruct-alpha-3b：指示モデル
このモデルは、指示に従ってコードを生成することを目的としている。Alpaca形式の約12万のコード指示／応答ペアでベースモデルを微調整している。
stablecode-completionの使用例
・stablecode-completion-alpha-3b : ロングコンテキストウィンドーモデル
このモデルは、ベースモデルの約4倍にあたる最大1万6000トークンまでの長いコンテキストウィンドーから単一行または複数行のコード補完することを目的としており、同時に最大5つの平均サイズのPythonコードを確認または編集できる。
上記の画面では、Pytorchディープラーニングライブラリを利用した比較的複雑なPythonのコードをレビューしている模様を見ることができる（グレーのテキストはStableCodeの予測を示す）。
目的は「テクノロジーへの公平なアクセス」
上記のグラフは同じようなパラメータ数とトークン数でトレーニングされた他のモデル（replit-coderおよびstarcoderbase）との比較。一般的なHumanEvalベンチマークで、標準的なpass@1とpass@10のメトリクスを使用している。
Stability AIは「StableCodeが次の10億人のソフトウェア開発者がコードを学ぶ手助けになると同時に、世界中のテクノロジーへの公平なアクセスを提供することを願っている」とリリースを締めくくっている。
Stable Diffusionの会社がなぜコーディング補助ツールを？との疑問も「テクノロジーへの公平なアクセス」という視点から見ると矛盾していないように思える。
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