OpenAI представила новую модель генерации кода с рекордными показателями

Сегодня компания OpenAI официально представила новую модель машинного обучения CodeNet, специально разработанную для генерации программного кода по текстовым описаниям. В ходе тестирования на стандартном бенчмарке HumanEval модель продемонстрировала точность 98,5%, что на 20 процентных пунктов превосходит предыдущий рекорд, установленный GPT-4.

Согласно опубликованному исследованию, CodeNet не только точнее понимает запросы на естественном языке, но и генерирует более эффективный код — среднее время выполнения оптимизированных алгоритмов сократилось на 30%. Для обучения модели использовался новый метод data augmentation, который позволил расширить обучающий набор данных до 10 миллиардов строк кода.

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман назвал это достижение «важным шагом к полноценному взаимодействию человека и искусственного интеллекта». Уже сегодня CodeNet доступен для тестирования через API, а открытая версия модели планируется к релизу в следующем квартале. Эксперты полагают, что такая технология может значительно ускорить разработку программного обеспечения и снизить порог входа в программирование.

Несмотря на впечатляющие результаты, исследователи отмечают, что модель все еще может генерировать некорректный код в сложных сценариях, поэтому OpenAI рекомендует проверять сгенерированный код вручную. Тем не менее, компания уже работает над следующей версией, которая должна исправить эти недостатки.