Mistral AI发布的Codestral – 一款兼容超过80种编程语言的代码创造工具

Codestral代表什么

Codestral是由法国人工智能初创公司Mistral AI开发的一款旨在提升软件开发效率的代码生成功能AI系统，它兼容超过80种编程语言，涵盖Python、Java、C及C++等广泛使用的语言，以及Swift和Fortran等专业领域的编程语言。该工具能够解读自然语言命令，并协助开发者高效地完成诸如编写程序代码、创建测试案例和补充不完整代码段落等工作。凭借其庞大的220亿参数规模，Codestral在性能表现及响应速度上显著优于前一代的代码生成模型。

Codestral的核心资料

Codestral的核心特性

• 程序代码自动填充Codestral具备解析开发人员当前编写代码的能力，并能预判后续所需的代码段以实现智能填充。这不仅大幅缩减了编程时的打字工作量，同时也降低了由于手工录入而引发的失误概率。
• 编程代码的创建开发人员可以提交一段自然语言的文字说明给Codestral，以求获取具有特定功能的代码片段。 Codestral具备解析这些文字说明的能力，并据此创建出满足需求的代码部分。
• 创建检验程序Codestral能够辅助开发人员自动创建测试代码，这对于验证新功能是否正常运行以及防止出现新的错误至关重要。
• 支持多种语言Codestral能够兼容超过80种不同的编程语言，确保不论开发者偏好何种语言，都能够得到适当的支持。
• 故障识别及修正于编程开发之际，Codestral具备检测可能存在的缺陷与故障的能力，并能给出修正提议或是直接施行自动化修补工作，进而增强软件编码的整体品质及可靠性。
• 对代码的解析与说明Codestral具备解析代码及阐述其作用的能力，这在学习和掌握他人编写的代码时尤为实用。
• 互动式的代码开发助手Codestral通过其对话式的用户界面支持开发者以自然语言的形式交流，无论是询问还是寻求协助，都能迅速获得Codestral给出的及时回应及指导建议。
• 生成文件与说明备注Codestral具备自动生成文档与注释的功能，依据产生的代码内容来辅助开发人员更有效地管理和解析代码。
• 关于代码优化的提议Codestral具备解析当前代码的能力，并能提供改进意见，助力开发人员提升代码架构的质量，增强其清晰度和便于后期维护。

Codestral的功能展现

1. 前后文视野Codestral配备了一个大小为32k的上下文窗口，这在应对长距离依赖关系和复杂的代码结构时，相较于其他模型（例如CodeLlama 70B提供4k或8k、DeepSeek Coder 33B提供16k的上下文窗口）展现出更为卓越的能力。
2. 效能/响应时间作为拥有220亿参数的模型，Codestral重新定义了代码生成领域的性能与响应速度标杆。尤其是在RepoBench测试中，其于长时间段内的代码创作表现超越了同类竞品。
3. 对编程语言的评价请提供需要伪原创改写的具体内容，以便于我进行相应的修改。
   • 编程语言中的Python在HumanEval的pass@1测试中，Codestral实现了81.1%的成功率，这体现了其卓越的Python编程生成实力。
     
   • 多种语言评价Codestral展示出跨越多种编程语言的代码生成技能，在包括C++、bash脚本、Java、PHP、TypeScript和C#等语言中的HumanEval pass@1评估中表现出色，其平均成功率达到了61.5%。
     
4. 中部插入式（Middle Insertion）效能于HumanEvalFIM测评中的Python、JavaScript及Java语言测试部分，Codestral在代码中间填充任务上的表现展现了高度的准确性，其在JavaScript与Java两项的语言评估中分别达到了89.4%和95.1%的成功率，相较于DeepSeek Coder 33B而言。
   
5. 行业评估许多专业人士及开发人员赞扬了Codestral的表现，指出其在处理速度与输出质量方面实现了显著突破。尤其值得一提的是，在结合使用如LlamaIndex和LangChain这样的应用程序框架时，Codestral展现出了高效且精准的代码创作能力。

怎样运用Codestral

交互式的用户界面

• 浏览Le Chat页面利用Mistral AI的Le Chat聊天机器人实现与Codestral之间的自然语言沟通。
• 使用口头指令通过自然语言指令让Codestral执行代码创建、解析或验证等相关任务。

2. 进行研究与试验

• 获取该模型可以从HuggingFace网站获取Codestral模型（https://huggingface.co/mistralai/Codestral-22B-v0.1），该模型适用于研发及试验阶段，不推荐在正式运营环境中使用。
• 设置环境参数依据所下载的模型资料与相关文档，设置用于执行Codestral的本地开发环境。

利用专门的终端设备

• 取得API秘钥在Mistral AI的用户账号里创建并维护API密钥。
• 使用API接口采用codebase.mistra.ai终端利用HTTP请求与Codestral通信，以完成代码的生成和修改工作。
• 预先测试版于Beta测试阶段可免费体验API接口功能，同时您也可加入候补名单获取使用权。

利用Mistral平台的API功能

• 建立用户账号在Mistral AI平台创建个人账号。
• 创建应用程序依据指示通过Codestral搭建应用，并运用该平台的API与工具集。
• 收费应用依据实际消耗的token数目来计算费用。

5. 适用于集成开发环境（IDE）的扩展程序

• 添加扩展程序在像VSCode或是JetBrains这类集成开发环境中添加对Codestral兼容的扩展程序，比如Continue.dev或者Tabnine。
• 安装扩展程序依照Codestral插件的手册设定其使用方法，涵盖API钥匙与个人偏好的调整。
• 生成代码与互动在开发环境中通过安装的插件来创建代码、实现代码自动完成以及与Codestral互动。

6. 集成应用架构

• 组合架构通过整合Codestral与诸如LlamaIndex和LangChain的应用开发框架，能够高效地创建智能化软件程序。
• 运用开发框架工具利用所提供的框架文档及工具，并融合Codestral的特性来构建应用软件。

详细信息可访问Mistral AI的官方博客：https://mistral.ai/news/codestral/