Microsoft tarafından desteklenen ve 6 milyar dolar değerindeki Fransız yapay zeka girişimi Mistral, Codestral adı verilen kodlamaya yönelik ilk üretken yapay zeka modelini piyasaya sürdü. Codestral, diğer kod oluşturma modelleri gibi, geliştiricilerin kod yazmasına ve kodla etkileşime girmesine yardımcı olmak için tasarlanmış. Mistral bir blog yazısında Python, Java, C++ ve JavaScript dahil olmak üzere 80’den fazla programlama dili üzerinde eğitildiğini açıklıyor. Codestral, kodlama işlevlerini tamamlayabilir, testler yazabilir ve kısmi kodu “doldurabilir”, ayrıca kod tabanı hakkındaki soruları İngilizce olarak yanıtlayabilir.
Mistral Codestral yapay zeka ile sektörde büyük pay hedefliyor
Mistral modeli “açık” olarak tanımlıyor ancak bu tartışmaya açık. Girişimin lisansı, Codestral ve çıktılarının herhangi bir ticari faaliyette kullanılmasını yasaklamakta. “Geliştirme” için bir düzenleme var, ancak bunun bile uyarıları var: Lisans, “şirketin ticari faaliyetleri bağlamında çalışanlar tarafından her türlü dahili kullanımı” açıkça yasaklıyor. Bunun nedeni Codestral’ın kısmen telif hakkıyla korunan içerik konusunda eğitilmiş olması olabilir. Mistral blog yazısında bunu onaylamadı ya da reddetmedi ama bu şaşırtıcı olmazdı; girişimin önceki eğitim veri setlerinin içerdiğine dair kanıtlar var.
Her halükarda Codestral bu zahmete değmeyebilir. 22 milyar parametreyle modelin çalışması için güçlü bir PC gerekiyor. Çoğu geliştirici için pratik olmasa da ve performans iyileştirmeleri açısından artımlı olsa da Codestral, programlama asistanları olarak kod oluşturma modellerine güvenmenin bilgeliği konusundaki tartışmayı kesinlikle ateşleyecek. Geliştiriciler, en azından bazı kodlama görevleri için kesinlikle üretken yapay zeka araçlarını benimsiyor. Haziran 2023’te yapılan Stack Overflow anketinde geliştiricilerin yüzde 44’ü geliştirme süreçlerinde yapay zeka araçlarını şu anda kullandıklarını, yüzde 26’sı ise yakın zamanda kullanmayı planladıklarını söyledi. Ancak bu araçların bariz kusurları var.
GitClear tarafından son birkaç yılda proje depolarına tahsis edilen 150 milyondan fazla kod satırının analizi, üretken yapay zeka geliştirme araçlarının kod tabanlarına daha fazla hatalı kod itilmesiyle sonuçlandığını ortaya çıkardı. Başka yerlerde güvenlik araştırmacıları, bu tür araçların yazılım projelerindeki mevcut hataları ve güvenlik sorunlarını artırabileceği konusunda uyardı; Purdue tarafından yapılan bir araştırmaya göre OpenAI’nin ChatGPT’sinin programlama sorularına verdiği yanıtların yarısından fazlası yanlış.