CodeGen2 对比 Stellaris AI

CodeGen2是Salesforce开源的用于程序合成的大型语言模型集合。这些模型参数范围从10亿到160亿，旨在有效生成和完成代码片段。该仓库提供了托管在Hugging Face上的模型检查点，方便开发者和研究人员进行集成和试验。

这些模型支持因果和填充采样，用户可以生成代码续写或填补代码块中的缺失部分。这种灵活性使得CodeGen2适用于多种编程辅助任务，包括代码补全、生成以及基于自然语言提示的合成。

主要面向开发者、AI研究人员以及对推进代码生成技术感兴趣的组织，CodeGen2提供了一个透明且易于访问的平台，以探索最先进的程序合成模型。仓库中还包括详细的使用说明和示例，帮助用户快速入门。

在技术上，CodeGen2利用变换器架构，兼容Hugging Face的transformers库，便于在现有的机器学习工作流程中无缝集成。这些模型已在ICLR 2023会议上展示，体现其学术严谨性和创新性。

通过开放访问这些模型及其检查点，CodeGen2鼓励社区合作与持续改进。用户可以向仓库贡献内容、报告问题，并参与推动AI驱动的代码生成能力的发展。

总体而言，CodeGen2以其大规模模型容量与实用性相结合，成为希望将AI驱动的代码合成功能集成到开发流程中的任何人的宝贵资源。

Stellaris AI 构建了以原生安全性和类人推理为核心的大型语言模型，应用于现实任务。其旗舰产品线 SGPT 主要面向文本和代码生成、知识问答、逻辑推理及分析，规模达到公司所称的数千亿参数。公开网站主要提供 SGPT-4.5 的候补名单，而非可立即使用的自助聊天产品。

与许多大型语言模型实验室在训练后才加装安全过滤器不同，Stellaris AI 将安全性作为模型架构的一部分，通过严格的来源引用和伤害最小化来实现。它还强调实时上下文学习（RCL），通过实时知识调整答案，旨在为需要带引用输出而非未经核实生成内容的团队提供解决方案。

研究人员、企业 AI 团队和早期用户可加入 SGPT-4.5 候补名单以优先体验。公司表示其拥有超过 10 年的研究经验和三个核心产品支柱：Stellaris GPT、原生安全性和 RCL。