ūüíęStarCoder: ¬°√önete a la resistencia!

Un modelo de lenguaje abierto, permisivo y ético para la programación

StarCoder

StarCoder es un modelo de lenguaje de gran tama√Īo (LLM por sus siglas en ingl√©s), desarrollado por la comunidad BigCode, que se lanz√≥ en mayo de 2023. Este modelo ha sido dise√Īado para trabajar con c√≥digo de programaci√≥n y se presenta como una alternativa open source a herramientas como GitHub Copilot, o el mism√≠simo ChatGPT.

El objetivo es mejorar la eficiencia y la productividad de los desarrolladores al generar automáticamente código y corregir errores de sintaxis, entre otras tareas. Pero antes de seguir, veamos quiénes son los responsables que hay detrás de este nuevo modelo, qué significa Code LLM y qué nos aporta StarCoder.

BigCode: democratizando el acceso a herramientas de programación avanzadas.

BigCode es una colaboraci√≥n de ingenieros y cient√≠ficos que busca mejorar la forma en que se escribe y se entiende el c√≥digo, haciendo que la programaci√≥n sea m√°s accesible y eficiente para todos, desarrollando modelos de lenguaje de programaci√≥n de alta calidad como StarCoder. Cuenta con el apoyo de ūü§ó HuggingFace y ServiceNow, aunque es un proyecto abierto y totalmente comunitario.

StarCoder es fruto de esta colaboración. Otro fruto es The Stack, el conjunto de datos de entrenamiento más grande disponible para la programación. Además, BigCode también se preocupa por la responsabilidad en la creación de estos modelos, y trabaja para asegurarse de que sean éticos y justos en su uso.

Caracter√≠sticas de ‚ÄúThe Stack‚ÄĚ

Code LLM: Tecnología de IA para la generación de código de programación

Los modelos de lenguaje de gran tama√Īo (Large Language Models o LLMs) son tecnolog√≠as de inteligencia artificial que han revolucionado la forma en que las m√°quinas comprenden y generan texto. Al analizar y aprender patrones en grandes vol√ļmenes de texto, los LLMs pueden generar nuevas piezas de texto que son sorprendentemente coherentes y contextuales. Cuando estos modelos se construyen para trabajar espec√≠ficamente con c√≥digo de programaci√≥n, da origen a lo que se conoce como Code LLMs.

Los Code LLMs se entrenan de la misma manera que los LLMs normales, pero en lugar de aprender patrones en texto normal o natural, o sea, el lenguaje que usamos las personas, aprenden esos patrones usando lenguajes de programación como base. Esto significa que analizan y aprenden a partir de miles de millones de líneas de código escrito en diferentes lenguajes de programación.

Como resultado, son capaces de entender el lenguaje de programación y aprender a escribir código a partir de los patrones y la estructura del código en el entrenamiento

Esta habilidad para ‚Äúaprender‚ÄĚ a programar los convierte en herramientas poderosas para m√ļltiples tareas, como la generaci√≥n autom√°tica de c√≥digo, la correcci√≥n ortogr√°fica y de sintaxis, y la sugerencia de c√≥digo en entornos de desarrollo de software. Esto tiene el potencial de aumentar significativamente la productividad y la eficiencia de los desarrolladores, ya que pueden delegar tareas repetitivas o tediosas a estos modelos y concentrarse en tareas m√°s complejas y creativas.

ūüíęStarCoder: la promesa open source de los Code LLM

La comunidad BigCode ha presentado el Code LLM ‚ÄúStarCoder‚ÄĚ, que ha su vez se divide en los modelos StarCoder y StarCoderBase. Estos modelos no solo son capaces de completar fragmentos de c√≥digo, sino que tambi√©n pueden realizar inferencias r√°pidas con grandes cantidades de datos.

¬ŅC√≥mo se ha hecho? Para entrenar estos modelos, BigCode utiliz√≥ un conjunto seleccionado y curado de un bill√≥n de tokens provenientes de GitHub. Despu√©s de este entrenamiento inicial, StarCoderBase fue afinado espec√≠ficamente para Python. Este proceso de ajuste fino (fine-tuning) implic√≥ entrenar el modelo en un conjunto de datos espec√≠fico de Python, permitiendo que el modelo se especializara en este lenguaje y mejorara su capacidad para generar y trabajar con c√≥digo Python.

Interfaz en Chat Conversacional de StarCoder

El rendimiento de estos modelos ha sido evaluado exhaustivamente y se encontr√≥ est√° entre los mejores modelos de lenguaje de c√≥digo abierto. En particular, StarCoder y StarCoderBase demostraron su superioridad en t√©rminos de precisi√≥n y velocidad de inferencia, lo que los convierte en excelentes alternativas para los LLMs cerrados como OpenAI GPT3.5 , o CoPilot de Microsoft.

Además de potentes, estos modelos han tenido muy en cuenta la ética y seguridad, tomando medidas para garantizar que el entrenamiento de los modelos no violara la privacidad de los datos, así como evitar la generación de contenido ofensivo o inapropiado, sin ser infalibles.

BigCode ha puesto estos modelos a disposici√≥n del p√ļblico bajo una licencia que permite su uso en aplicaciones comerciales.

La licencia de StarCoder permite a desarrolladores y empresas utilizar estos modelos en sus propias herramientas y aplicaciones, abriendo un mundo de posibilidades para la generaci√≥n de c√≥digo asistida por IA, una potencial ‚Äúexplosi√≥n c√°mbrica‚ÄĚ de aplicaciones basadas en LLMs similar a la producida con Stable Diffusion hace unos meses.

Para m√°s detalles sobre c√≥mo se entren√≥ y afin√≥ StarCoder, as√≠ como para una discusi√≥n en profundidad de sus resultados de rendimiento, se puede consultar el paper ‚ÄúStarCoder: may the source be with you!‚ÄĚ.

Puede ūüíęStarCoder y la alianza rebelde (open-source) desafiar al Imperio (modelos cerrados)?

En la evaluación de StarCoder, se comparan varios modelos de generación de código utilizando dos métricas principales: HumanEval y MBPP.

HumanEval es una m√©trica que eval√ļa la calidad del c√≥digo generado por los modelos a trav√©s de pruebas realizadas por humanos. En esta prueba, a los evaluadores humanos se les presenta un conjunto de problemas de programaci√≥n y se les pide que eval√ļen la calidad del c√≥digo generado por los modelos en t√©rminos de su precisi√≥n, eficiencia y legibilidad.

Por otro lado, MBPP (Mean Binary Pairwise Preference) es una métrica que utiliza un enfoque más estadístico para evaluar la calidad del código generado. En lugar de depender de la evaluación humana, MBPP compara el código generado por dos modelos diferentes para un mismo problema y calcula la probabilidad de que uno sea preferido sobre el otro en términos de calidad.

Ranking de LLMs

Seg√ļn esta tabla, StarCoder y StarCoder-Prompted son los modelos con mejor desempe√Īo general, obteniendo los mejores puntajes en HumanEval y tambi√©n en MBPP. Espec√≠ficamente, StarCoder obtuvo un puntaje de 33.6 en HumanEval y 52.7 en MBPP, mientras que StarCoder-Prompted obtuvo 40.8 y 49.5 en HumanEval y MBPP, respectivamente.

Los otros modelos tambi√©n tienen tasas de acierto significativas, con CodeGen-16B-Multi y CodeGeeX en el tercer y cuarto lugar en t√©rminos de desempe√Īo. Aunque algunos modelos como LLaMA-7B tienen tasas de acierto m√°s bajas, todav√≠a se desempe√Īan bien considerando que no est√°n espec√≠ficamente dise√Īados para la generaci√≥n de c√≥digo.

En general, StarCoder se presenta comor uno de los mejores modelos de generaci√≥n de c√≥digo en t√©rminos de precisi√≥n, superado solo por StarCoder-Prompted, que utiliza informaci√≥n adicional de entrada del usuario para mejorar a√ļn m√°s el desempe√Īo.

Entonces, ¬Ņpuede StarCoder desafiar la hegemon√≠a de OpenAI y sus mejores modelos de lenguaje? La respuesta ahora mismo es NO, PERO se est√° acortando la distancia significativamente, y en muchas tareas, StarCoder tiene mejor desempe√Īo que Codex, el modelo para c√≥digo de OpenAI.

√önete a la alianza rebelde de los LLMs con StarCoder

M√°s All√° de la Programaci√≥n: Lenguaje Natural

Una grata sorpresa ha sido encontrar que StarCoder, aunque ha sido dise√Īado principalmente para trabajar con lenguaje de programaci√≥n, ha demostrado ser tambi√©n competente en una variedad de tareas de lenguaje natural, incluyendo razonamiento, comprensi√≥n lectora y generaci√≥n de texto, de hecho, que los modelos entrenados para c√≥digo sean mejores que los entrenados para texto (lenguaje natural), es una caracter√≠stica emergente que est√° levantando m√°s de una ceja.

En la tarea de razonamiento, se ha utilizado la metodología de PAL (Premise-Answer-Likelihood) y CoT (Choice of Task), para comparar su rendimiento con el de otros modelos. En lo que respecta a la comprensión lectora, se ha evaluado su rendimiento utilizando los benchmarks MMLU (MultiModal Language Understanding) y CoQA (Conversational Question Answering).

Los resultados de estas evaluaciones muestran que StarCoder es capaz de desempe√Īarse eficazmente en estas tareas de lenguaje natural, aunque su rendimiento puede ser ligeramente inferior al de otros modelos espec√≠ficos m√°s grandes. 

StarCoder ha demostrado su versatilidad m√°s all√° de la generaci√≥n de c√≥digo, tiene un buen desempe√Īo como modelo de lenguaje para tareas generalistas

√Čtica y Seguridad: Un Compromiso Firme

El equipo de BigCode han puesto un esfuerzo real, y demostrable, en hacer de StarCoder un modelo lo m√°s seguro y √©tico posible. Es conocido que uno de los problemas m√°s comunes con los LLMs es la generaci√≥n de informaci√≥n inexacta o la amplificaci√≥n de prejuicios existentes. Esto puede llevar a la generaci√≥n de contenido ofensivo, enga√Īoso, o discriminatorio. Para contrarrestar estos problemas, se han empleado t√©cnicas de alineaci√≥n procurando un comportamiento √©tico del modelo y que no se perpet√ļen o amplifiquen prejuicios y estereotipos da√Īinos, que es uno de los principales retos con la IA Generativa. En la secci√≥n 7.3 del paper, se detallan las estrategias y medidas tomadas para mitigar riesgos.

Aplicaciones Pr√°cticas: Mejorando la Vida de Desarrolladores y usuarios

StarCoder no es solo una herramienta teórica de inteligencia artificial, sino una aplicación práctica que puede tener un impacto significativo en la vida cotidiana de los desarrolladores de software. Su capacidad para entender, generar y corregir código puede simplificar y automatizar una serie de tareas, mejorando la eficiencia y la productividad. Entre ellas:

  • Automatizaci√≥n de la escritura de c√≥digo. Por ejemplo, un desarrollador puede proporcionar una descripci√≥n de alto nivel de la funcionalidad que desea, y StarCoder puede generar autom√°ticamente c√≥digo √ļtil para implementar esa funcionalidad. Esto puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo, especialmente en tareas repetitivas o est√°ndar, as√≠ como evitar el ‚Äús√≠ndrome de la hoja en blanco‚ÄĚ.
  • Correcci√≥n de errores y QA. Para identificar y corregir errores de sintaxis y sem√°nticos en el c√≥digo. Una de las tareas m√°s importantes, pero en ocasiones tediosas e ingratas, es la correcci√≥n y QA de c√≥digo, con StarCoder esto se vuelve mucho m√°s din√°mico, ayudando a analizar el c√≥digo existente, sugiriendo correcciones y mejoras, y ayudando a los desarrolladores a evitar errores comunes y mejorar la calidad de su c√≥digo.
  • Facilitar el aprendizaje de nuevos lenguajes de programaci√≥n. Para los desarrolladores que est√°n aprendiendo un nuevo lenguaje de programaci√≥n, StarCoder puede ser una herramienta de aprendizaje muy √ļtil. Al proporcionar ejemplos de c√≥mo se ve el c√≥digo en ese lenguaje, puede ayudar a los desarrolladores a familiarizarse m√°s r√°pidamente con la sintaxis y las convenciones del nuevo lenguaje.
  • Refactoring y mejora del c√≥digo existente. Al analizar el c√≥digo y sugerir mejoras, ayuda a mantener el c√≥digo limpio, eficiente y f√°cil de entender, incluso nos puede generar documentaci√≥n y comentarios para el c√≥digo.

En resumen, StarCoder tiene el potencial de ser una herramienta valiosa para los desarrolladores, automatizando y simplificando una serie de tareas y ayudando a mejorar la eficiencia y la calidad del código.

Ejemplo de c√≥mo integrar ‚ÄúStarCoder‚ÄĚ en tus aplicaciones a trav√©s de HF Transformers

Resumen de Fortalezas y Desaf√≠os de ūüíęStarCoder

Puntos fuertes

  • Es un modelo de lenguaje de programaci√≥n a gran escala de c√≥digo abierto, entrenado en m√°s de 80 lenguajes de programaci√≥n.
  • Es capaz de procesar entradas con una longitud de contexto de m√°s de 8.000 tokens (unas 6.000 palabras en ingl√©s, menos en espa√Īol), lo que lo convierte en uno de los modelos m√°s grandes y potentes disponibles.
  • Es una herramienta de c√≥digo abierto, entrenado con licencias permisivas, permitiendo que la comunidad de programadores pueda contribuir a su desarrollo y mejora.
  • StarCoder ha sido entrenado √©ticamente, lo que significa que se han tomado medidas para evitar la discriminaci√≥n y otros comportamientos inapropiados en la generaci√≥n de c√≥digo.
  • Los investigadores detr√°s de StarCoder tambi√©n han proporcionado herramientas de atribuci√≥n para ayudar a los usuarios a identificar el c√≥digo generado por el modelo y asegurarse de cumplir con los requisitos de licencia correspondientes.

Desafíos

  • Al igual que con cualquier modelo de lenguaje natural, StarCoder puede generar resultados inexactos o no confiables, especialmente si se utiliza en √°reas donde la programaci√≥n es muy especializada o t√©cnica.
  • StarCoder puede generar contenido ofensivo, discriminatorio o enga√Īoso. Se han tomado medidas para evitar esto, pero siempre existe el riesgo de que el modelo pueda producir resultados no √©ticos.
  • Aunque StarCoder es una herramienta de c√≥digo abierto, a√ļn tiene restricciones de uso que pueden limitar su accesibilidad a algunos desarrolladores.
  • La tecnolog√≠a detr√°s de StarCoder a√ļn se encuentra en una fase temprana de desarrollo, lo que significa que a√ļn hay muchos desaf√≠os t√©cnicos que deben abordarse antes de que se convierta en una herramienta ampliamente utilizada.
  • Aunque el modelo ha sido evaluado en ingl√©s, a√ļn no est√° claro lo bien que funcionar√° en otros idiomas y c√≥mo se traducir√°n los resultados en diferentes contextos culturales, en espa√Īol parece estar funcionando bastante bien.

Conclusión

La inteligencia artificial y el aprendizaje autom√°tico (machine learning) contin√ļan transformando diversos aspectos de nuestra vida, y el desarrollo de software no es una excepci√≥n. StarCoder, presentado por BigCode, es una representaci√≥n de este progreso y un gran paso adelante hacia la democratizaci√≥n del desarrollo de software.

Como un modelo de lenguaje de programación a gran escala (LLM), StarCoder abre un mundo de posibilidades. Su capacidad para generar código automáticamente, corregir errores y facilitar el aprendizaje de nuevos lenguajes, puede mejorar mucho la productividad y eficiencia.

Sin embargo, como cualquier tecnología emergente, StarCoder no está exento de desafíos. La generación de contenido inexacto, ofensivo o discriminatorio es un riesgo inherente en cualquier modelo de lenguaje, y aunque se han tomado medidas para mitigar estos riesgos, es crucial seguir trabajando en la mejora continua de estos aspectos.

En general, StarCoder representa un salto significativo hacia una nueva era de la programaci√≥n asistida por IA, y automatizaci√≥n con lenguaje natural. Si bien todav√≠a hay trabajo por hacer, la promesa de esta tecnolog√≠a es indudable. Con su compromiso con la √©tica, la seguridad y el desarrollo abierto, StarCoder se posiciona como una de las mejores alternativas a los modelos cerrados y de caja negra disponibles actualmente, contando adem√°s con el apoyo de una comunidad comprometida en la mejora contin√ļa de los modelos y su impacto positivo en nuestra sociedad.

¬ŅQu√© esperas para probarlo?

Art√≠culo escrito por Jes√ļs S√°nchez y Miguel Guerrero.

Las armas no ganan batallas. Tu mente y un buen LLM, poderosa combinación es.

Anexo

Resumen de las características de StarCoder:

  • LLM de 15Bn de par√°metros y 1Tn de tokens
  • 8k tokens de contexto (un cap√≠tulo de largo de juego de tronos)
  • Licencia permisiva que permite el uso comercial
  • Asistente para programaci√≥n y tareas generales
  • Conoce m√°s de 80 lenguajes de programaci√≥n
  • De c√≥digo y datos abiertos
  • Tiene Plugin en VSCode

Links para saber m√°s:

Magnitudes b√°sicas para desarrollar LLMs:

Magnitudes a tener en cuenta cuando desarrollas LLMs

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