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Cuando se lanz\u00f3 Meta<\/span> Llama 2, un poderoso modelo de inteligencia artificial similar al que est\u00e1 detr\u00e1s de ChatGPT, hizo posible el mes pasado que desarrolladores, nuevas empresas e investigadores jugaran con el tipo de IA que ha cautivado al mundo durante casi un a\u00f1o.<\/p>\n Hoy, Meta contin\u00faa con el lanzamiento de Code Llama, una versi\u00f3n del modelo que ha sido optimizada para tareas de programaci\u00f3n. El lanzamiento podr\u00eda significar que m\u00e1s desarrolladores prueben la codificaci\u00f3n asistida por IA. Tambi\u00e9n podr\u00eda inspirar nuevas formas de incorporar la IA al software. Y podr\u00eda ayudar a establecer a\u00fan m\u00e1s a Meta como el proveedor preeminente de herramientas de IA \u00ababiertas\u00bb.<\/p>\n \u00abEs emocionante que est\u00e9n liberando los pesos a la comunidad\u00bb, dice Deepak Kumar, un investigador postdoctoral en Stanford que ha estudiado la codificaci\u00f3n de IA, refiri\u00e9ndose a los par\u00e1metros de la red neuronal en el n\u00facleo del modelo.<\/p>\n Kumar dice que el lanzamiento del modelo de lenguaje regular de Meta, Llama 2, llev\u00f3 a la formaci\u00f3n de comunidades dedicadas a discutir c\u00f3mo se comporta y c\u00f3mo se puede modificar. \u00abNos da un poco m\u00e1s de flexibilidad para jugar con lo que sucede exactamente bajo el cap\u00f3, en comparaci\u00f3n con estos modelos de c\u00f3digo cerrado de Google u OpenAI\u00bb.<\/p>\n Kumar dice que es probable que los desarrolladores creen nuevos tipos de aplicaciones utilizando Code Llama. Por ejemplo, podr\u00eda ser posible crear un asistente de programaci\u00f3n que realice varias comprobaciones de seguridad adicionales antes de recomendar un fragmento de c\u00f3digo, afirma Kumar, cuya propia investigaci\u00f3n ha explorado c\u00f3mo la asistencia de la IA a veces puede conducir a un c\u00f3digo menos seguro. Kumar a\u00f1ade que el lanzamiento podr\u00eda inspirar la creaci\u00f3n de asistentes especializados para tipos particulares de codificaci\u00f3n. \u00abSe pueden crear todo tipo de herramientas sobre el modelo\u00bb, afirma.<\/p>\n Talia Ringer, profesora asistente de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign que investiga programaci\u00f3n, dice que Code Llama ser\u00e1 valioso para la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica. Ya tengo estudiantes que utilizan modelos Llama para investigaci\u00f3n y pude ver que esos estudiantes est\u00e1n muy entusiasmados con un modelo de c\u00f3digo dada la naturaleza de nuestro trabajo\u201d, dice. Pero Ringer agrega que, idealmente, los datos utilizados para el entrenamiento tambi\u00e9n se publicar\u00edan. \u00abA menudo, esa es la pieza que falta para dar sentido a la investigaci\u00f3n sobre los LLM\u00bb, dice ella.<\/p>\n La programaci\u00f3n es un \u00e1rea en la que los recientes avances en IA ya han tenido un impacto considerable.<\/p>\n En mayo de 2021, GitHub, una subsidiaria de Microsoft, lanz\u00f3 Copilot, un complemento para programas de codificaci\u00f3n que completa autom\u00e1ticamente secciones de c\u00f3digo bas\u00e1ndose en la primera l\u00ednea o un comentario escrito por el usuario. Copilot usa una versi\u00f3n de GPT de Open AI, el modelo de lenguaje grande detr\u00e1s de ChatGPT. Ese modelo se entrena a\u00fan m\u00e1s utilizando el c\u00f3digo que GitHub almacena para los desarrolladores, as\u00ed como, seg\u00fan se informa, por contratistas a quienes se les paga para anotar su propio c\u00f3digo.<\/p>\n GitHub enfrenta una demanda por usar c\u00f3digo fuente abierto en sus datos de entrenamiento, y Masad dice que es probable que Meta haya limitado los datos de entrenamiento para evitar tales complicaciones. Copilot cuesta $ 10 por mes para individuos y $ 19 por mes, por usuario, para empresas.<\/p>\n<\/div>\n