El uso de Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en el ámbito de la programación ha crecido exponencialmente en los últimos años. Esto no es una sorpresa si consideramos la capacidad de estos modelos para procesar vastos conjuntos de código, facilitar el desarrollo multilingüe y ayudar en prácticas de codificación segura al identificar vulnerabilidades y sugerir soluciones.
En este artículo, exploraremos los 20 mejores LLMs para codificación, analizando sus características y aplicaciones, con el fin de ayudarte a elegir el modelo que mejor se adapte a tus necesidades.
Panorama actual de los LLMs para codificación
Los LLMs para codificación pueden clasificarse basándose en su licencia – ya sea de código abierto o comercial. Esta clasificación incluye modelos de propósito general, específicos para codificación, orientados a la investigación o adaptados para necesidades empresariales.
Con esta guía, desglosaremos los 20 mejores LLMs para codificación para ayudarte a entender mejor sus contextos, casos de uso y peculiaridades.
Los 20 Mejores LLMs para Codificación
La familia Claude 3
Mejor para: Generación de nueva arquitectura de software.
Desarrollada por Anthropic, la familia Claude 3 cuenta con tres modelos que ofrecen un balance entre coste, velocidad e inteligencia, siendo particularmente eficaces en tareas relacionadas con Python y JavaScript/TypeScript.
La familia GPT
Mejor para: Refactorización y modificación de partes específicas de un programa.
La serie de modelos GPT de OpenAI, es conocida por su capacidad para comprender y generar lenguaje natural o código, siendo utilizados en múltiples lenguajes y frameworks.
Codex
Mejor para: Programación en Python.
Codex, conocido por impulsar GitHub Copilot, es un modelo diseñado para traducir lenguaje natural a código, facilitando la interacción con el software.
La familia LLaMA
Mejor para: Manejo de contextos largos.
Desarrollada por Meta, la familia LLaMA sobresale en tareas de generación de texto, razonamiento y programación.
Mistral AI
Mejor para: Generación de sugerencias de código.
Mistral es un modelo de propósito general con un enfoque especial en tareas de codificación, gracias a mecanismos de atención avanzados como GQA y SWA.
PalM 2
Mejor para: Codificación en lenguajes de programación especializados.
Desarrollado por Google, PaLM 2 es un modelo que soporta más de 100 lenguajes y es eficaz en tareas de traducción y generación de código.
La familia Gemini
Mejor para: Integración en el ecosistema de Google.
Desarrollada por Google DeepMind, la familia Gemini está diseñada para tareas de razonamiento de alto rendimiento y tareas en dispositivos de bajo consumo.
CodeBERT
Mejor para: Detección de clones de código.
Desarrollado por Microsoft, CodeBERT está diseñado para mejorar la comprensión y generación de código en varios lenguajes.
La familia Command
Mejor para: Aplicaciones en tiempo real.
Los modelos de Command de Cohere están optimizados para uso empresarial y ofrecen un bajo tiempo de latencia en tareas complejas de análisis de datos y generación de contenido.
La familia Falcon
Mejor para: Implementación en dispositivos de recursos limitados.
Desarrollada por el Instituto de Innovación Tecnológica (TII) en Abu Dhabi, la familia Falcon democratiza el acceso a modelos de lenguaje avanzados.
La familia Stability
Mejor para: Relleno de código en medio de tareas (FIM).
Los modelos de Stability AI son ideales para tareas de software como la generación y continuación de código.
Starcoder
Mejor para: Inferencia de modelos de IA.
Desarrollado por el proyecto BigCode, Starcoder se centra en mejorar la generación de código y la comprensión del mismo.
La familia XGen
Mejor para: Análisis de grandes bases de código.
El modelo XGen-7B, desarrollado por Salesforce AI Research, está diseñado para manejar secuencias largas de hasta 8000 tokens.
La familia Pythia
Mejor para: Aprender cómo los modelos LLM procesan información.
Desarrollada por EleutherAI, la familia Pythia se centra en la interpretabilidad y ética de los modelos.
La familia WizardLM
Mejor para: Depuración de código.
WizardLM es una serie de modelos diseñados para seguir instrucciones complejas y sobresalir en el razonamiento matemático.
La familia Vicuna
Mejor para: Entender y gestionar proyectos de múltiples archivos.
La familia Vicuna está diseñada para manejar tareas de conversación y codificación, siendo eficiente para proyectos complejos.
La familia SQLcoder
Mejor para: Trabajar con consultas SQL.
Desarrollado por Defog, SQLCoder es un modelo especializado en la generación de consultas SQL desde lenguaje natural.
La familia Jamba
Mejor para: Interacción con APIs REST.
Jamba, desarrollada por AI21 Labs, combina las fortalezas de modelos Transformer y Mamba para crear una arquitectura innovadora que soporta largas secuencias.
La familia Qwen
Mejor para: Mejora de flujos de trabajo de codificación.
Desarrollada por el equipo Qwen de Alibaba, esta familia es capaz de manejar contextos extensos y ofrece series específicas para codificación.
La familia CodeT5
Mejor para: Implementación como asistentes de codificación potenciados por IA.
Desarrollados por Salesforce Research, los modelos CodeT5 están diseñados para tareas de comprensión y generación de código, siendo ampliamente utilizados en la comunidad de investigación.
Crear flujos de trabajo con LLMs usando n8n
Los LLMs por sí solos operan de manera aislada. Sin embargo, n8n ofrece una solución de integración de flujos de trabajo, permitiendo a los desarrolladores no solo generar código, sino también integrarlo en herramientas y procesos existentes.
Con nodos preconstruidos y la opción de personalizarlos escribiendo código, puedes automatizar flujos de trabajo de manera efectiva.
Ejemplos Prácticos de Uso de LLMs con n8n
Automatizar revisiones de código
Este flujo de trabajo permite revisar cambios en una PR de GitLab utilizando IA, proporcionando retroalimentación valiosa.
Generar consultas SQL basadas en esquemas de base de datos
Se crea un flujo que permite generar consultas SQL seguras, accediendo solo a la estructura de las tablas y no a los datos reales.
Crear un asistente de chat con memoria Postgres
Este flujo de trabajo integra un chatbot inteligente que puede atender inquietudes de ventas y soporte al cliente, utilizando memoria de conversación en Postgres.
Automatizar la generación de gráficos
Este flujo proporciona visualización de datos al conectar con una base de datos y permite generar gráficos automáticamente.
Conclusiones
En este artículo, hemos revisado el panorama de los LLMs y explorado los 20 mejores LLMs para codificación. Si bien los LLMs son potentes para generar código, es crucial integrarlos dentro de flujos de trabajo para maximizar su eficacia. Con n8n, puedes transformar las salidas de los LLM en acciones efectivas que impacten tu negocio.
0 Comments