O AutoCoder é projetado para tarefas de geração de código e já superou modelos como o GPT4 Turbo e o GPT40 em precisão em testes baseados em avaliação humana. O modelo vem em duas versões: uma de 6,7 bilhões de parâmetros e outra de 33 bilhões de parâmetros.
Instalando AutoCoder no Google Colab
Para demonstrar como instalar o AutoCoder no Google Colab, o palestrante usa uma versão quantizada do modelo, especificamente a versão q5, que reduz o tamanho do modelo e permite que ele seja executado em hardware comum. Ele baixa o arquivo quantizado do Hugging Face e fornece um guia passo a passo sobre como instalar e usar o AutoCoder no Google Colab.
Usando AutoCoder para Geração de Código
Em seguida, o palestrante demonstra como usar o AutoCoder para geração de código. Ele começa baixando um arquivo e importando bibliotecas necessárias, incluindo PyTorch e LLaMA CPP. Em seguida, ele inicializa o modelo usando um caminho de modelo e especifica a GPU para offloading.
Quando o modelo é inicializado, ele usa-o para realizar inferência em uma pergunta, pedindo ao modelo que escreva um programa para reverter uma lista em Python. Ele especifica o número máximo de tokens a serem gerados e define echo como verdadeiro.
O modelo demora um tempo para gerar uma resposta, e o palestrante espera pelo resultado. Quando a saída é gerada, ele imprime e discute os resultados. O modelo gera uma função Python simples que reverte uma lista, mas a resposta é incompleta. O palestrante sugere aumentar o número máximo de tokens ou a janela de contexto para obter uma resposta mais completa.
Finalmente, o palestrante demonstra como executar o modelo novamente e obter uma resposta mais completa, incluindo um código Python que usa slicing para reverter uma lista. Ele conclui o vídeo incentivando os espectadores a curtir, se inscrever e compartilhar o conteúdo.