Google Colab utilisera bientôt Codey pour le codage de l'IA

Google Colab, une plateforme qui promeut la programmation Python depuis 2017, introduira des capacités de codage d'IA à l'aide de Codey, le modèle de code avancé de Google. Codey est construit sur le modèle PaLM 2, soigneusement ajusté sur de grands ensembles de données de code de haute qualité provenant de sources externes pour améliorer ses performances sur les tâches de codage.

Les fonctionnalités à venir de Colab incluent la saisie semi-automatique du code, la conversion du langage naturel en code et un chatbot avec assistance au code. L'accent initial est mis sur la génération de code, une fonctionnalité conçue pour aider les utilisateurs à générer des extraits de code plus volumineux et à écrire des fonctions entières à partir de commentaires ou d'indices. Cela vise à réduire le besoin d'écrire du code répétitif, permettant ainsi aux utilisateurs de se concentrer sur des aspects plus complexes de la programmation et de la science des données.

Écrivez du code à l'aide de Google Colab

En plus des fonctions ci-dessus, Colab dispose également d'un chatbot intégré qui permet aux utilisateurs d'interroger directement sur la plateforme. Cette fonctionnalité promet de simplifier le processus de demande d'aide, en permettant aux utilisateurs de poser des questions telles que « Comment importer des données depuis Google Sheets ? » ou « Comment filtrer un DataFrame Pandas directement dans Colab ?

La sortie de ces fonctionnalités se fera par étapes, l'accès initial étant réservé aux utilisateurs de Colab aux États-Unis. Le déploiement commencera avec les abonnés payants, puis s'étendra aux utilisateurs du niveau gratuit. Utilisé par plus de 70 000 personnes dans le monde, Google Colab poursuit sa mission de démocratiser l'apprentissage automatique et de le rendre accessible à toute personne disposant d'une connexion Internet, y compris aux groupes sous-financés.

Google a également révélé qu'il prévoyait davantage de fonctionnalités et d'améliorations pour améliorer l'utilité et l'intégration de Colab dans les flux de données et d'apprentissage automatique.

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