Being towards death

フランスの AI スタートアップ Mistral AI は、2025 年 1 月 13 日に最新のプログラミング大言語モデル（LLM）であるCodestral 25.01を発表しました。このモデルは、既存のバージョンを基に最適化されており、より高い効率とより速いコード生成速度を備えています。

主な特徴#

1. 効率的なアーキテクチャと改良されたトークナイザー：

   • Codestral 25.01 は、より効率的なアーキテクチャと改良されたトークナイザーを採用しており、コード生成と補完の速度が約 2 倍向上しました。

2. 幅広いプログラミング言語のサポート：

   • このモデルは、Python、Java、C++、JavaScript、Bash、Swift を含む 80 以上のプログラミング言語に精通しており、1957 年に登場した Fortran もカバーしています。

3. 強化された中間埋め込み（FIM）機能：

   • 中間埋め込みタスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、コード補完、コード修正、テスト生成など多様なシナリオに適しています。

4. 性能の実績：

   • 複数のベンチマークテストにおいて、Codestral 25.01 は優れた性能を示しました：
     • Python コード生成：HumanEval ベンチマークテストで 86.6% のスコアを獲得し、多くの同類モデルを上回りました。
     • SQL 処理：Spider ベンチマークテストで 66.5% のスコアを記録し、優れたパフォーマンスを発揮しました。
     • 多言語平均パフォーマンス：さまざまなプログラミング言語の総合テストで平均 71.4% のスコアを示し、その広範な適用性を示しました。

ベンチマークテスト#

新しい Codestral は、パラメータ数が 1000 億未満の先進的なコーディングモデルとベンチマークテストを実施しました。これらのモデルは、FIM タスクにおいて同類の中で最高と広く認識されています。

概要プログラミング言語 HumanEval 結果#

本日より、開発者はさまざまな統合開発環境（IDE）やプラグインを通じて Codestral 25.01 を利用できます。さらに、企業ユーザーはContinue.devを通じて、ローカルまたは仮想プライベートクラウド（VPC）にこのモデルを展開し、データとモデルの保持要件を満たすことができます。

共同創設者の Ty Dunn は次のように述べています。「AI コードアシスタントにとって、コード補完は多くの作業を占めており、モデルが中間埋め込み（FIM）において優れたパフォーマンスを発揮する必要があります。Codestral 25.01 はこの分野で大きな進展を遂げました。Mistral AI の新しいモデルは、より迅速により正確な提案を提供できるため、正確で効率的なソフトウェア開発の実現に不可欠です。」

詳細については、Mistral AI の公式ウェブサイトhttps://mistral.ai/をご覧ください。

Continue について#

Continueは、AI 技術を統合して開発者の生産性を向上させるために設計された先進的なスマートコーディングツールです。コード補完、エラー修正、リファクタリング提案など、さまざまな機能をサポートし、異なるプログラミング言語や開発環境に適しています。

主な機能#

• コード補完：

  • 先進的な大言語モデル（LLMs）を使用して、開発者にリアルタイムのコード提案を提供します。
  • Python、Java、C++、JavaScript など、さまざまなプログラミング言語をサポートします。
  • 複雑な開発シナリオに適応したコンテキスト感知のコード補完を提供します。

• エラー修正：

  • コード内の文法および論理エラーを自動的に検出します。
  • 詳細なエラー説明と修正提案を提供し、開発者が迅速に問題を解決できるようにします。

• コードリファクタリング：

  • コード品質基準に基づいてコード構造を最適化します。
  • 変数名の提案、関数の分解、パフォーマンスの最適化などの改善策を提案します。
  • 大規模なコードベースのリファクタリングをサポートします。

• 統合開発環境（IDE）：

  • VS Code、JetBrains シリーズ、Jupyter Notebook などの主流 IDE とのシームレスな統合をサポートします。
  • 開発者がニーズに応じてワークフローを調整できるカスタマイズ可能なプラグインとインターフェースを提供します。

• プライベートデプロイ：

  • 企業ユーザーがツールをローカルまたは仮想プライベートクラウド（VPC）に展開し、データとモデルの安全性を確保できるようにします。

• RAG モデルサポート：

  • Retrieval-Augmented Generation 技術を統合し、ツールが外部知識ベースから関連情報を取得して、より正確なコード提案を生成できるようにします。

適用シナリオ#

• 初心者のプログラミング学習：新しいユーザーがコード構造や記述技術を迅速に理解するのを助けます。
• ソフトウェア開発：コーディング効率を向上させ、繰り返し作業の時間を削減します。
• コードレビュー：自動的にコードの問題を検出し修正し、コード品質を確保します。
• チーム協力：統一されたコーディング提案スタイルを通じて、チームの効率を向上させます。

利点#

• 効率的：インテリジェントな提案と自動化操作により、開発者の手動コーディング時間を大幅に削減します。
• 柔軟性：多言語、多プラットフォームをサポートし、さまざまな開発シナリオに適しています。
• 安全性：ローカルデプロイオプションを提供し、企業のデータプライバシーに対する高い基準を満たします。

まとめ#

Continue は、開発者の日常業務を支援する強力なアシスタントであり、初心者から経験豊富なプログラマーまで、より効率的でインテリジェントなコーディング体験を実現できます。