随着开发者对于AI驱动的代码生成器的广泛采用，像GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer以及Meta的Code Llama等服务以及开放接入模型，像Hugging Face联手ServiceNow打造的StarCoder等，引起了人们的关注。然而，这些工具并非完美。有些收费，有些则在常见商业环境下受限。针对这一需求，AI初创公司Hugging Face几年前与工作流自动化平台ServiceNow合作开发了StarCoder，一款开源代码生成器，相较其他工具使用了更宽松的许可证。而现在，StarCoder 2作为其继任者正式发布，被视为一项重要突破。
1. StarCoder 2：多模型的新选择
StarCoder 2不是一个单一的代码生成模型，而是一个系列，包括ServiceNow 训练的30亿参数模型、Hugging Face训练的70亿参数模型以及Nvidia训练的150亿参数模型。这些模型可以在大多数现代消费级GPU上运行，为开发者提供更广泛的选择。它不仅可以建议代码的补全，还能够以自然语言形式进行代码摘要和检索，相较于原版StarCoder，StarCoder 2在性能上有了显著提升。
2. 代码生成器的挑战与解决方案
尽管代码生成器能够提高编码效率，但也带来了一些挑战。近期的一项斯坦福大学的研究发现，使用代码生成系统的工程师更容易在其开发的应用程序中引入安全漏洞。同时，来自安全公司Sonatype的一项调查显示，大多数开发者担心对于代码生成器生成的代码缺乏洞察力以及生成的过多代码难以管理。StarCoder 2的许可证限制也可能成为一些开发者的障碍。
3. StarCoder 2的优势与争议
StarCoder 2在性能上似乎优于其他代码生成器，甚至包括免费或付费版本。它比Code Llama 33B更高效，且具有更高的运行速度。此外，作为一个开源模型集合，StarCoder 2能够部署在本地并“学习”开发者的源代码，这对于对隐私和安全风险敏感的开发者和企业具有吸引力。但是，StarCoder 2也存在一些挑战，比如容易受到偏见影响，以及在其他语言和低资源代码方面性能较弱的问题。
尽管StarCoder 2是一个开源项目，但Hugging Face、ServiceNow和Nvidia也都有其商业化策略。ServiceNow已经利用StarCoder开发了Now LLM产品，而Hugging Face和Nvidia则通过其平台提供StarCoder 2的托管版本。对于那些对于无成本离线体验感兴趣的开发者，StarCoder 2的模型、源代码等都可以从其GitHub页面下载。
StarCoder 2的推出标志着AI代码生成器领域的重要进展。尽管带来了更高的效率和更广泛的应用场景，但其面临的挑战也不容忽视。随着人工智能在编码领域的应用逐渐普及，我们需要更加注重安全性、可靠性以及法律合规性等方面，以确保技术的良性发展。
总结：
StarCoder 2的发布代表着AI代码生成器领域的一次重大突破，其性能优势和商业前景备受期待。然而，挑战依然存在，需要全球开发者和企业共同努力，推动这一技术走向更加健康和可持续的发展道路。
