Stability AI 刚刚宣布了他们首个用于编程的生成式 LLM AI 产品——StableCode。该产品旨在帮助程序员完成日常工作，并为新手开发者提供实用的学习工具。
官方介绍道，StableCode 提供了一种独特的方式，通过使用三种不同的模型来帮助开发者编写代码，从而提示开发效率。
基础模型 (base model) 首先使用来自 BigCode stack-dataset (v1.2) 的多种编程语言进行训练，然后使用 Python、Go、Java、Javascript、C、markdown 和 C++ 等流行语言进行进一步训练。总的来说，他们在 HPC 集群上使用 560B token 的代码训练了模型。
建立好基础模型后，Stability AI 针对特定用例调整指令模型 (instruction model)，以帮助解决复杂的编程任务。为了实现这一结果，他们在基础模型上训练了约 120,000 个 Alpaca 格式的代码指令/响应对 (instruction/response)。
使用 StableCode Instruct 生成对给定指令的响应的代码
对于那些想要了解更多编码知识的开发者来说，StableCode 是理想的构建块，而长上下文窗口模型(long-context window model)是确保用户可以使用单行和多行自动完成建议的完美助手。
该模型旨在一次处理更多代码（比之前发布的具有 16,000 个 token 的上下文窗口的开放模型多 2-4 倍），允许用户同时查看或编辑相当于最多 5 个平均大小的 Python 文件。使其成为初学者想要迎接更大挑战的理想学习工具。
StableCode 利用 Pytorch 深度学习库完成一个相对复杂的 python 文件（灰色文本为 StableCode 的预测）
最后看看关于 StableCode 的评测数据：
