Es una verdad universal de la naturaleza humana que los desarrolladores que crean el código no deberían ser quienes lo prueben. En primer área, la mayoría de ellos detesta esa tarea. En segundo área, como cualquier buen protocolo de auditoría, quienes hacen el trabajo no deberían ser quienes lo verifiquen.
No sorprende, entonces, que las pruebas de código en todas sus formas (usabilidad, pruebas de verbo o tareas específicas, pruebas de extremo a extremo) hayan sido el foco de un creciente comunidad de nuevas empresas de IA generativa. Cada semana, TechCrunch cubre otro como Antítesis (recaudó 47 millones de dólares), CodiumAI (recaudó 11 millones de dólares) y QA Wolf (recaudó 20 millones de dólares). Y constantemente surgen nuevos, como el nuevo titulado de Y Combinator. Momentico.
Otra es la startup Nova AI, de un año de decadencia, una aceleradora graduada de Unusual Academy que ha recaudado una ronda previa a la semilla de $ 1 millón. Está intentando exceder a sus competidores con sus herramientas de prueba de extremo a extremo rompiendo muchas de las reglas de Silicon Valley sobre cómo deben efectuar las nuevas empresas, le dice a TechCrunch el fundador y director ejecutor Zach Smith.
Mientras que el enfoque estereotipado de Y Combinator es comenzar poco a poco, Nova AI apunta a empresas medianas y grandes con bases de código complejas y una aprieto urgente ahora. Smith se negó a nombrar a los clientes que utilizan o prueban su producto, excepto para describirlos como en su mayoría empresas emergentes respaldadas por empresas de última etapa (Serie C o posteriores) en comercio electrónico, tecnología financiera o productos de consumo, y “experiencias de sucesor intensas”. El tiempo de inactividad para estas funciones es costoso”.
La tecnología de Nova AI examina el código de sus clientes para crear pruebas automáticamente utilizando GenAI. Está particularmente orientado a entornos de integración continua y entrega/implementación continua (CI/CD) donde los ingenieros envían constantemente fragmentos a su código de producción.
La idea de Nova AI surgió de las experiencias que tuvieron Smith y su cofundador Jeffrey Shih cuando eran ingenieros que trabajaban para grandes empresas de tecnología. Smith es un ex empleado de Google que trabajó en equipos relacionados con la cirro que ayudaron a los clientes a utilizar mucha tecnología de automatización. Shih trabajó anteriormente en Meta (antiguamente todavía en Unity y Microsoft) con una rara distintivo de IA que involucra datos sintéticos. Desde entonces, agregaron un tercer cofundador, investigador de datos de IA. Enrique Li.
Otra regla que Nova AI no sigue: mientras que un montón de nuevas empresas de IA se están construyendo sobre el GPT líder en la industria de OpenAI, Nova AI está utilizando Chat GPT-4 de OpenAI lo menos posible. No se envían datos de clientes a OpenAI.
Si perfectamente OpenAI promete que los datos de quienes tienen un plan de negocios plazo no se utilizarán para entrenar sus modelos, las empresas aún no confían en OpenAI, nos dice Smith. «Cuando hablamos con grandes empresas, dicen: ‘No queremos que nuestros datos entren en OpenAI’, dijo Smith.
Los equipos de ingeniería de las grandes empresas no son los únicos que se sienten así. OpenAI se está defendiendo de una serie de demandas de aquellos que no quieren que se utilice su trabajo para una formación maniquí, o creen que su trabajo acabó, sin autorización y sin remuneración, en sus resultados.
En cambio, Nova AI depende en gran medida de modelos de código campechano como Candela desarrollado por Meta y codificador sino (de la comunidad BigCoder, que fue desarrollada por ServiceNow y Hugging Face), por otra parte de construir sus propios modelos. Todavía no utilizan Gemma de Google con los clientes, pero lo han probado y «obtuvieron buenos resultados», afirma Smith.
Por ejemplo, explica que OpenAI ofrece modelos para incrustaciones de vectores. Las incrustaciones de vectores traducen fragmentos de texto en números para que el LLM pueda realizar diversas operaciones, como agruparlos con otros fragmentos de texto similar. Nova AI no utiliza las incrustaciones de OpenAI y, en su área, utiliza código campechano para ello en el código fuente del cliente. Utiliza OpenAI herramientas solo para ayudarlo a originar poco de código y realizar algunas tareas de etiquetado, y es haciendo todo lo posible para no remitir ningún número del cliente a OpenAI.
«En este caso, en área de utilizar los modelos de incrustación de OpenAI, implementamos nuestros propios modelos de incrustación de código campechano para que cuando necesitemos ejecutar cada archivo, no simplemente lo enviemos a OpenAI», explicó Smith.
Si perfectamente no remitir datos de clientes a OpenAI apacigua a las empresas nerviosas, los modelos de IA de código campechano todavía son más baratos y más que suficientes para realizar tareas específicas específicas, descubrió Smith. En este caso, funcionan perfectamente para exámenes escritos.
«La industria abierta de LLM en realidad está demostrando que pueden vencer a GPT 4 y a estos grandes proveedores de dominios, cuando se escoge mucho», dijo. “No tenemos que proporcionar un maniquí enorme que pueda decirte lo que tu abuela quiere para su cumpleaños. ¿Aceptablemente? Necesitamos escribir una prueba. Y eso es. Por eso nuestros modelos están ajustados específicamente para eso”.
Los modelos de código campechano todavía están progresando rápidamente. Por ejemplo, Meta presentó recientemente una nueva traducción de Candela que está ganando elogios en los círculos tecnológicos y que puede convencer a más empresas emergentes de inteligencia sintético para que busquen alternativas a OpenAI.
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