どのオープンソースLLMがコード生成に最適ですか？

コード生成の分野では、オープンソースモデルが閉源の競合と競い合い、その進化が著しいものとなっています。これらのモデルには、透明性、カスタマイズ性、コミュニティによる改善の可能性など、いくつかの利点があります。オープンソースのLLMsを活用して最も優れたコード生成を行うには、ベンチマークでのパフォーマンス、大規模なコードベースの編集における効率性、全体的な能力などの要素を考慮する必要があります。

オープンソースのローカルコーディングLLMが本当に必要ですか？

オープンソースのLLMはコード生成において大きな進歩を遂げてきましたが、いくつかの課題も残っています：

一貫性と信頼性：小規模のモデルは一貫した結果を出さない場合や、複雑なコーディングタスクに苦労する場合があります。

急速な進展に追いつく：AIの分野は急速に進化しており、オープンソースモデルを最新の状態に保つには、絶えずコミュニティの努力が必要です。

統合と展開：既存の開発ワークフローにこれらのモデルを実装することは、特に既成のプロセスを持つ組織にとっては困難な場合があります。

コード生成のためのオープンソースLLMsの評価

ここで議論するために必要なベンチマークデータは以下の通りです：

1. DeepSeek Coder V2 0724：73%
2. Llama 3.1 405B Instruct：66%
3. Mistral Large 2（2407）：60%
4. Llama 3.1 70B Instruct：59%
5. Llama 3.1 8B Instruct：38%

DeepSeek Coder V2 0724は明らかに最も優れたパフォーマンスを示しており、トップのプロプライエタリモデルとほぼ同等の結果を実現しています。Llama 3.1ファミリーはモデルのサイズとパフォーマンスの明確な相関関係を示しており、Mistral Large 2は中程度の範囲で快適に機能しています。

詳細を分析してみましょう：

DeepSeek Coder V2 0724

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DeepSeek Coder V2 0724は、コード生成と編集の領域で優れたパフォーマンスを発揮しています。2024年7月にリリースされたこのモデルは、最も先進的なプロプライエタリモデルとも肩を並べる印象的な能力を示しています。

主な特徴：

• SEARCH/REPLACE機能による効率的なコード編集
• 大規模なファイルの処理能力
• コード編集ベンチマークでの高いパフォーマンス

ベンチマークのパフォーマンス：
DeepSeek Coder V2 0724は、aiderコード編集リーダーボードで驚異的な73％のスコアを獲得し、Claude 3.5 Sonnet（77％）に次ぐ2位の成績を収めています。DeepSeek Coderの実行コストはSonnetと同等の能力を持つトッププロプライエタリモデルの実行コストよりも20〜50倍低いと見積もられているため、このパフォーマンスは特に注目に値します。

DeepSeek Coder V2 0724は、大規模なコードベースの効率的な編集が可能な点で優れた能力を持っており、実世界のアプリケーションにおいて重要な特徴です。大きなLlama 3.1モデルはこの領域で一定の能力を示しており、より小さいモデルやMistral Large 2はより制約された性能となっています。

Llama 3.1 405B、Llama 3.1 7B、およびLlama 8B

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MetaのLlama 3.1ファミリーは、2024年中盤にリリースされ、コード生成タスクなどで強力なパフォーマンスを発揮しています。

Llama 3.1 405B Instruct：

• Llama 3.1ファミリーの旗艦モデル
• 効率的なコード編集のためのSEARCH/REPLACEの利用が可能
• aiderコード編集リーダーボードでのスコア：66％（"diff"編集フォーマットを使用した場合は64％）

Llama 3.1 70B Instruct：

• ファミリー内の中規模モデル
• GPT-3.5とのパフォーマンスで競争力がある
• aiderコード編集リーダーボードでのスコア：59％

Llama 3.1 8B Instruct：

• ファミリー内の最も小さいモデル
• 大きなバリアントと比べて能力が制約されている
• aiderコード編集リーダーボードでのスコア：38％

Mistral Large 2（2407）

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Mistral AIの最新提供であるMistral Large 2（2407）もコード生成の領域でその実績を挙げています。

主な特徴：

• 一部のプロプライエタリモデルと競争力のあるパフォーマンス
• 小規模なコード編集タスクに適しています

ベンチマークのパフォーマンス：
Mistral Large 2（2407）はaiderコード編集ベンチマークで60％のスコアを獲得し、最高のGPT-3.5モデルの直前に位置しています。

結論

したがって、ここから何がわかるでしょうか？

• コーディングのための最も優れたオープンソースのLLM：現時点で最も優れたパフォーマンスを発揮しているのはDeepSeek Coder V2 0724であり、同様の機能を持つトップのプロプライエタリモデルと比較しても、コストの一部で同等の能力を提供しています。Llama 3.1ファミリーは、さまざまな規模の操作に適したさまざまなオプションを提供し、Mistral Large 2は中間の範囲の解決策を提供しています。
• 大規模なコードリファクタリングのための最適なローカルLLMs：DeepSeek Coder V2 0724とLlama 3.1 405B Instructは、大規模なコードベース全体での広範なコード修正を含むプロジェクトに適しています。
• 迅速なプロトタイピングのための最適なローカルLLMs： Llama 3.1 70B InstructやMistral Large 2などのより小さいモデルは、小規模なプロジェクトやコードスニペットの生成に効果的です。
• 専門分野のコーディングに対する最適なローカルLLMs：オープンソースモデルは、特定のプログラミング言語やドメイン特有のコーディングタスクに合わせて微調整することができるため、ニッチなアプリケーションにとって価値があります。

コスト効果の高さ

具体的な価格は異なる場合がありますが、オープンソースモデルは一般的にプロプライエタリな代替品と比較して大幅なコスト削減を提供します。特にDeepSeek Coder V2 0724は優れたパフォーマンスとコストのバランスが取れており、同等の機能を持つトッププロプライエタリモデルと比較して実行コストが20〜50分の1になると推定されています。

カスタマイズ性と微調整

オープンソースモデルはカスタマイズ性の利点を提供し、組織が特定のユースケースやドメインに合わせてモデルを微調整することができます。この柔軟性は、特化したコーディング環境や独自のコード生成ニーズを持つ企業に特に価値があります。

コード生成のための「最適な」オープンソースのLLMの選択は、プロジェクトの規模、利用可能な計算リソース、特定のユースケースなど、具体的なニーズに応じて異なります。モデルを選択する際には、組織や開発者はこれらの要素を慎重に考慮する必要があります。

オープンソースのLLMsは進化を続けることで、ソフトウェア開発においてますます重要な役割を果たし、強力なコード生成ツールへのアクセスを民主化し、プログラミングの生産性の景観を再構築する可能性があります。