إنها حقيقة عالمية للطبيعة البشرية أن المطورين الذين يبنون الكود لا ينبغي أن يكونوا هم الذين يختبرونه. بادئ ذي بدء، معظمهم يكرهون هذه المهمة. ثانيًا، مثل أي بروتوكول تدقيق جيد، لا ينبغي أن يكون أولئك الذين يقومون بالعمل هم من يقومون بالتحقق منه.
ليس من المفاجئ إذن أن يكون اختبار التعليمات البرمجية بجميع أشكاله – اختبار قابلية الاستخدام، والاختبار الخاص باللغة أو المهمة، والاختبار الشامل – هو محور اهتمام مجموعة متزايدة من شركات البرمجيات الناشئة. كل أسبوع، يغطي موقع TechCrunch إعجابًا آخر نقيض (جمع 47 مليون دولار); CodiumAI (جمعت 11 مليون دولار) QA Wolf (جمعت 20 مليون دولار). ويظهر أشخاص جدد طوال الوقت، مثل خريج Y Combinator الجديد. لحظة.
شركة ناشئة أخرى عمرها عام واحد الذكاء الاصطناعي الجديد، خريج برنامج تسريع Unusual Academy الذي جمع مليون دولار في مرحلة ما قبل التأسيس. إنها تحاول التغلب على المنافسين بأدوات الاختبار الشاملة الخاصة بها من خلال كسر العديد من قواعد وادي السيليكون حول كيفية عمل الشركات الناشئة، حسبما قال الرئيس التنفيذي المؤسس زاك سميث لـ TechCrunch.
في حين أن النهج القياسي لـ Y Combinator هو البدء صغيرًا، فإن Nova AI يستهدف الشركات المتوسطة إلى الكبيرة ذات قواعد التعليمات البرمجية المعقدة والحاجة الملحة. رفض سميث تسمية أي عملاء يستخدمون منتجه أو يختبرونه، باستثناء وصفهم بأنهم في المقام الأول شركات ناشئة مدعومة بالمشاريع في مرحلة متأخرة (السلسلة C أو ما بعدها) في التجارة الإلكترونية، أو التكنولوجيا المالية، أو استهلاك المنتجات، و”تجارب المستخدم المكثفة”. يعد التوقف عن استخدام هذه الميزات مكلفًا.
تقوم تقنية Nova AI بغربلة كود عملائها لإنشاء اختبارات تلقائيًا باستخدام GenAI. وهو مناسب بشكل خاص لبيئات التكامل المستمر والتسليم/النشر المستمر (CI/CD) حيث يقوم المهندسون بدفع الأشياء باستمرار إلى كود الإنتاج الخاص بهم.
نشأت فكرة Nova AI من تجارب سميث والمؤسس المشارك جيفري شيه كمهندسين يعملون في شركات التكنولوجيا الكبرى. سميث هو أحد موظفي Google السابقين الذين عملوا ضمن فرق سحابية ساعدت العملاء على استخدام العديد من تقنيات الأتمتة. عمل شيه سابقًا في Meta (أيضًا في Unity وMicrosoft قبل ذلك) مع تخصص نادر في الذكاء الاصطناعي الذي يتضمن البيانات الاصطناعية. وقد أضافوا منذ ذلك الحين مؤسسًا مشاركًا ثالثًا، وهو عالم بيانات الذكاء الاصطناعي. هنري لي.
قاعدة أخرى لا تتبعها Nova AI: في حين أن العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تعتمد على GPT الرائدة في الصناعة من OpenAI، فإن Nova AI تستخدم GPT-4 Chat من OpenAI بأقل قدر ممكن، فقط للمساعدة في إنشاء التعليمات البرمجية وتنفيذ بعض مهام وضع العلامات. . لا يتم إرسال أي بيانات للعملاء إلى OpenAI.
بينما يعد OpenAI بذلك بيانات من أولئك الذين يستفيدون من خطة العمل المدفوعة لم يتم استخدام OpenAI لتدريب نماذجها، وما زالت الشركات لا تثق في OpenAI، حسبما أخبرنا سميث. وقال سميث: “عندما نتحدث إلى الشركات الكبرى، يقولون لنا: لا نريد أن تدخل بياناتنا إلى OpenAI”.
الفرق الهندسية في الشركات الكبيرة ليست الوحيدة التي تشعر بهذه الطريقة. OpenAI تدافع عن نفسها في عدد من الدعاوى القضائية من أولئك الذين لا يريدون أن يستخدم عملهم في نماذج التدريب، أو الذين يعتقدون أن عملهم ينتهي، دون تصريح ودون أجر، في نتائجه.
تعتمد Nova AI بشكل كبير على نماذج مفتوحة المصدر مثل Llama التي طورتها Meta و التشفير النجمي (من مجتمع BigCoder، الذي طورته ServiceNow وHugging Face)، بالإضافة إلى بناء النماذج الخاصة بك. ويقول سميث إنهم لم يستخدموا بعد برنامج Gemma من Google مع عملائهم، ولكنهم اختبروه و”رأوا نتائج جيدة”.
على سبيل المثال، يوضح أن الاستخدام الشائع لـ OpenAI GPT4 هو “إنتاج تضمينات متجهة” على البيانات حتى تتمكن نماذج LLM من استخدام المتجهات للبحث الدلالي. تقوم عمليات تضمين المتجهات بترجمة أجزاء من النص إلى أرقام حتى يتمكن LLM من إجراء عمليات متنوعة، مثل تجميعها مع أجزاء أخرى من نص مماثل. تستخدم Nova AI GPT4 الخاص بـ OpenAI لهذا الغرض على كود مصدر العميل، ولكنها تسعى جاهدة لعدم إرسال البيانات إلى OpenAI.
وأوضح سميث: “في هذه الحالة، بدلاً من استخدام قوالب التكامل الخاصة بـ OpenAI، فإننا ننشر قوالب التكامل مفتوحة المصدر الخاصة بنا بحيث عندما نحتاج إلى مراجعة كل ملف، لا نرسله إلى OpenAi فقط”.
في حين أن عدم إرسال بيانات العملاء إلى OpenAI يخفف من توتر الشركات، إلا أن نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر هي أيضًا أرخص وأكثر من كافية لأداء مهام محددة ومستهدفة، كما وجد سميث. في هذه الحالة، فإنها تعمل بشكل جيد لكتابة الاختبارات.
وقال: “إن صناعة LLM المفتوحة تثبت حقًا أنها قادرة على التغلب على GPT 4 وموفري النطاقات الكبار هؤلاء، عندما تقترب منهم كثيرًا”. “لسنا بحاجة إلى تقديم نموذج ضخم يمكنه إخبارك بما تريده جدتك في عيد ميلادها. مستقيم؟ نحن بحاجة لكتابة الاختبار. وهذا كل شيء. لذلك تم تكييف نماذجنا خصيصًا لهذا الغرض.
كما تتقدم النماذج مفتوحة المصدر بسرعة. على سبيل المثال، قدم ميتا مؤخرا نسخة جديدة من اللاما تحظى بالثناء في دوائر التكنولوجيا ويمكن أن يقنع المزيد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي بالبحث عن بدائل OpenAI.
Source link
