Die 6 besten LLMs für Coding

Einführung

Die Programmierung verändert sich schnell und große Sprachmodelle sind ein großer Teil dieser Veränderung. Diese LLMs helfen Programmierern in vielerlei Hinsicht, von der Fertigstellung von Codezeilen über das Auffinden von Fehlern bis hin zum Schreiben ganzer Funktionen auf der Grundlage einfacher Beschreibungen. Da immer mehr Unternehmen und Organisationen in diese Technologie investieren, wachsen die den Entwicklern zur Verfügung stehenden Optionen ständig.

In diesem Artikel sehen wir uns die sechs beliebtesten großen Sprachmodelle bei Programmierern an.

GPT 4

GPT-4 ist ein bedeutender Fortschritt in der Welt der großen Sprachmodelle (LLMs) und hat sich als unschätzbar wertvolles Werkzeug für Entwickler erwiesen. Seine Fähigkeit, Texte in menschlicher Qualität, einschließlich Code, zu verstehen und zu generieren, hat die Artwork und Weise, wie Programmierer an ihre Aufgaben herangehen, revolutioniert.

Schlüsselfunktionen für die Codierung

• Codegenerierung: GPT-4 kann Code aus natürlichen Spracheingaben generieren, was Entwicklern Zeit und Mühe spart. Sie können beispielsweise eine gewünschte Funktion oder einen gewünschten Algorithmus beschreiben und GPT-4 kann den entsprechenden Code in verschiedenen Programmiersprachen erstellen.
• Code-Vervollständigung: Das Modell kann während der Eingabe Codevervollständigungen vorschlagen und fungiert so als leistungsstarkes Autovervollständigungstool. Dies beschleunigt die Entwicklung und reduziert Fehler.
• Code-Erklärung: GPT-4 kann komplexe Codeausschnitte oder ganze Funktionen erklären, wodurch das Verständnis vorhandener Codebasen und das Debuggen von Problemen einfacher wird.
• Code Refactoring: Es kann dazu beitragen, die Lesbarkeit, Effizienz und Wartbarkeit des Codes zu verbessern, indem es Refactoring-Optionen vorschlägt.
• Hilfe bei der Fehlerbehebung: Durch die Analyse von Code und Fehlermeldungen kann GPT-4 potenzielle Probleme identifizieren und Lösungen vorschlagen, wodurch der Debugging-Prozess optimiert wird.
• Lernen und Anpassungsfähigkeit: GPT-4 lernt und verbessert sich ständig, wodurch es zunehmend besser in der Lage ist, verschiedene Codierungsherausforderungen zu bewältigen und sich an neue Programmierparadigmen anzupassen.

Mistral Codestral

Mistral Codestral ist eine spezialisierte Model der Mistral-Sprachmodelle, die speziell auf Codierungsaufgaben zugeschnitten ist. Codestral wurde entwickelt, um die Produktivität und Effizienz bei der Softwareentwicklung zu steigern. Es kombiniert erweitertes Sprachverständnis mit codierungsspezifischen Funktionen, um Entwickler bei verschiedenen Programmieraktivitäten zu unterstützen.

Hauptmerkmale und Stärken

• Effiziente Codegenerierung: Generiert schnell und präzise hochwertige Codeausschnitte in mehreren Programmiersprachen.
• Mehrsprachige Unterstützung: Unterstützt eine breite Palette von Programmiersprachen, darunter Python, JavaScript, Java und C++.
• Code-Unterstützung in Echtzeit: Bietet Codevorschläge und Fehlererkennung in Echtzeit, um Fehler frühzeitig zu erkennen und die Codequalität zu verbessern.
• Integration mit Entwicklungsumgebungen: Nahtlose Integration mit beliebten IDEs und Code-Editoren wie Visible Studio Code, IntelliJ IDEA und PyCharm.
• Unterstützung für kollaboratives Codieren: Optimiert für die gemeinsame Codierung mit Funktionen wie Versionskontrollintegration und Instruments für die Teamzusammenarbeit.
• Anpassungsfähigkeit und Individualisierung: Bietet Anpassungsoptionen, um Vorschläge und Verhalten an spezifische Projektanforderungen und Codierungsstile anzupassen.

Claude 3.5

Claude 3.5entwickelt von Anthropic, ist ein hochmodernes Massive Language Mannequin, das sich durch das Verstehen natürlicher Sprachen und Codierungsaufgaben auszeichnet. Es wurde so konzipiert, dass Sicherheit, ethische Nutzung und Ausrichtung im Vordergrund stehen, was es zur idealen Wahl für Entwickler macht, die einen zuverlässigen und verantwortungsvollen KI-Associate suchen.

Hauptmerkmale von Claude 3.5

• Ethische und sichere KI: Konzentriert sich auf verantwortungsvollen Einsatz, die Minimierung schädlicher oder verzerrter Ergebnisse und die Ausrichtung an den Benutzerabsichten.
• Erweitertes Code-Verständnis: Behält den Kontext bei und führt eine semantische Analyse durch, wodurch genaue und aussagekräftige Codevorschläge bereitgestellt werden.
• Codegenerierung und -vervollständigung: Unterstützt mehrere Sprachen und bietet kontextbezogene Codevervollständigungen und intelligente Snippets.
• Debuggen und Problemlösen: Identifiziert und korrigiert Fehler und bewältigt komplexe Codierungsherausforderungen mit ausgeprägtem Denkvermögen.
• Gemeinsames Programmieren: Bietet Unterstützung in Echtzeit und lässt sich in verschiedene Entwicklungstools für eine verbesserte Teamarbeit integrieren.
• Lernen und Anpassungsfähigkeit: Wird kontinuierlich aktualisiert, an spezifische Anforderungen anpassbar und bleibt auf dem neuesten Stand der Programmiertrends.

Lama 3.1

Lama 3.1 ist ein von Meta AI entwickeltes großes Sprachmodell (LLM), das speziell für verschiedene Aufgaben, einschließlich Codierung, konzipiert wurde. Es ist Teil von Metas Engagement für Open-Supply-KI und macht es Entwicklern weltweit zugänglich.

Wichtige Funktionen für die Codierung

• Codegenerierung: Llama 3.1 kann Codeausschnitte, Funktionen oder sogar ganze Programme auf der Grundlage vorgegebener Eingabeaufforderungen oder Anforderungen generieren. Dies kann die Produktivität des Entwicklers erheblich steigern und dabei helfen, verschiedene Lösungen zu erkunden.
• Code-Erklärung: Es kann vorhandenen Code erklären und komplexe Logik in einfachere Begriffe zerlegen. Dies ist von unschätzbarem Wert, um Legacy-Code zu verstehen oder neue Programmierkonzepte zu erlernen.
• Code-Debugging: Das Modell kann dabei helfen, Fehler im Code zu identifizieren und mögliche Korrekturen vorzuschlagen. Dies kann Entwicklern Zeit und Aufwand bei der Fehlerbehebung sparen.
• Code-Optimierung: Llama 3.1 kann Code analysieren und Verbesserungen hinsichtlich Effizienz, Leistung oder Lesbarkeit vorschlagen.
• Code-Übersetzung: Es kann Code von einer Programmiersprache in eine andere übersetzen und so die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch über verschiedene Sprachökosysteme hinweg erleichtern.

Mistral NEMO

Mistral NEMO ist ein leistungsstarkes Sprachmodell mit 12 Milliarden Parametern, das speziell für herausragende Codierungsaufgaben entwickelt wurde. Es wurde in Zusammenarbeit mit NVIDIA entwickelt und bietet beeindruckende Funktionen zum Generieren, Erklären und Verbessern von Code.

Hauptfunktionen und Vorteile

• Modernste Codierungsfunktionen: Mistral NEMO zeigt in verschiedenen Codierungs-Benchmarks eine außergewöhnliche Leistung und ist daher ein wertvolles Werkzeug für Entwickler aller Ebenen.
• Großes Kontextfenster: Mit einer Kontextlänge von bis zu 128.000 Token kann es längere Code-Snippets verarbeiten und generieren, wodurch seine Fähigkeit verbessert wird, komplexe Codestrukturen zu verstehen und zu generieren.
• Mehrsprachige Unterstützung: Mistral NEMO zeichnet sich durch die Verwendung mehrerer Sprachen aus und ist daher ein vielseitiges Software für Entwickler, die mit unterschiedlichen Codebasen arbeiten.
• Effiziente Tokenisierung: Das Modell verwendet einen speziellen Tokenizer namens Tekken, der die Codekomprimierung im Vergleich zu früheren Modellen deutlich verbessert.
• Optimiert für Inferenz: Es ist als NVIDIA NIM-Inferenz-Mikroservice verpackt und gewährleistet eine schnelle und effiziente Bereitstellung auf verschiedenen Plattformen.

Zwillinge 1.5

Zwillinge 3.1 ist ein leistungsstarkes Software zum Codieren, das erweitertes Codeverständnis, Kontextbewusstsein und Integration in Entwicklungsumgebungen bietet. Seine Unterstützung für mehrere Sprachen, Refactoring-Funktionen, Debugging-Unterstützung und adaptives Lernen machen es zu einem wertvollen Werkzeug sowohl für einzelne Entwickler als auch für Groups

Hauptfunktionen von Gemini 3.1 zum Codieren

• Erweitertes Codeverständnis und -generierung: Analysiert und generiert Code in verschiedenen Programmiersprachen. Behält den Kontext während der gesamten Codierungsaufgabe bei.
• Integration mit Entwicklungsumgebungen: Nahtlose Integration mit gängigen IDEs und Code-Editoren. Verbessert die Produktivität mit Codevorschlägen im Editor, Autovervollständigungsfunktionen und Fehlererkennung.
• Code-Refactoring und -Optimierung: Schlägt Verbesserungen für Codestruktur und Leistung vor. Hilft bei der Aufrechterhaltung sauberen, effizienten Codes, indem es Refactoring- und Optimierungstipps anbietet.
• Lernen und Anpassung: Passt sich mit der Zeit an bestimmte Codierungsstile und -präferenzen an. Bietet zunehmend maßgeschneiderte Vorschläge basierend auf Ihren Codierungsmustern und -präferenzen.
• Unterstützung für Code-Dokumentation: Hilft bei der Generierung und Pflege der Codedokumentation. Erstellt automatisch Dokumentation aus Codekommentaren und -struktur und sorgt so dafür, dass sie genau und aktuell bleibt. Bietet zunehmend maßgeschneiderte Vorschläge basierend auf Ihren Codiermustern und -präferenzen.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) tiefgreifende Veränderungen in der Programmierlandschaft mit sich gebracht hat. Jedes der besprochenen Modelle – GPT-4, Mistral Codestral, Claude 3.5, Llama 3.1, Mistral NEMO und Gemini 1.5 – bietet einzigartige Stärken, die unterschiedliche Aspekte der Softwareentwicklung abdecken. Von der Generierung und Vervollständigung von Code bis hin zum Debuggen und Refactoring steigern diese LLMs die Produktivität und optimieren Arbeitsabläufe. Mit dem weiteren technologischen Fortschritt wird die Integration dieser Instruments in Entwicklungsumgebungen wahrscheinlich noch nahtloser werden und die Arbeitsweise der Programmierer weiter revolutionieren. Wenn Entwickler über diese Fortschritte auf dem Laufenden bleiben, können sie sich den Vorsprung verschaffen, den sie brauchen, um in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Bereich erfolgreich zu sein.