Inteligência Artificial

WizardCoder: O Novo Modelo de IA Baseado no Code Llama que Supera o GPT-4 em Programação

Xavier

08 Jun 2025 • 5 min read

Introdução: A Ascensão dos Assistentes de Código IA e o Papel do WizardCoder

O universo da programação está em constante evolução, e a Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel cada vez mais crucial. Recentemente, a Meta AI lançou o Code Llama, um modelo de linguagem grande (LLM) de código aberto para programação que rapidamente se tornou uma base para inovações. A natureza aberta do Code Llama permitiu que desenvolvedores e organizações o utilizassem para treinar e refinar seus próprios modelos, levando à criação de ferramentas ainda mais poderosas. É nesse cenário que surge o WizardCoder, um novo modelo que promete revolucionar a forma como interagimos com a IA para tarefas de codificação.

O que é o WizardCoder?

O WizardCoder é um modelo de IA de última geração, desenvolvido pela equipe do WizardLM, projetado especificamente para auxiliar em tarefas de programação. Ele se destaca por sua capacidade de compreender e gerar código em diversas linguagens, oferecendo um desempenho notável.

A Base no Code Llama da Meta AI

O desenvolvimento do WizardCoder partiu do robusto Code Llama, aproveitando seu vasto conhecimento em programação. Ao refinar o Code Llama, a equipe do WizardLM conseguiu criar um modelo ainda mais especializado e eficiente para as complexidades da codificação.

Capacidades e Parâmetros do WizardCoder

A versão mais proeminente do WizardCoder, apresentada no vídeo, é o modelo WizardCoder-Python-34B-V1.0, que possui impressionantes 34 bilhões de parâmetros. Essa grande quantidade de parâmetros contribui para sua profunda compreensão de nuances de código e sua habilidade em gerar soluções complexas e precisas. Embora a versão de 34B seja o foco, os desenvolvedores anunciaram que versões menores, de 7B e 13B parâmetros, estão a caminho, tornando a tecnologia acessível a uma gama maior de usuários e sistemas.

Desempenho Surpreendente do WizardCoder nos Benchmarks

Um dos aspectos mais impressionantes do WizardCoder é seu desempenho em benchmarks de avaliação, especialmente no HumanEval.

Superando Gigantes: WizardCoder vs. GPT-4 e Claude-2

De acordo com os dados divulgados pelo WizardLM no Twitter, o WizardCoder (especificamente o modelo de 34B) demonstrou superar modelos renomados como o GPT-4 da OpenAI, o ChatGPT-3.5 e o Claude-2 da Anthropic no benchmark HumanEval, alcançando uma taxa de aprovação de 73.2% na categoria pass@1. Essa métrica avalia a capacidade do modelo de gerar código correto na primeira tentativa para uma determinada tarefa.

Análise Detalhada do Benchmark HumanEval com o WizardCoder

O benchmark HumanEval é uma ferramenta crucial para medir a proficiência de modelos de IA em programação. O fato de o WizardCoder ter alcançado 73.2% no pass@1 é um feito significativo. É importante notar, como mencionado no vídeo e nos materiais do WizardLM, que existem diferentes resultados do HumanEval para o GPT-4 e ChatGPT-3.5. Os relatórios oficiais da OpenAI de março de 2023 apresentavam 67.0% para o GPT-4 e 48.1% para o ChatGPT-3.5. No entanto, testes mais recentes realizados pela equipe do WizardLM com a API mais atual (agosto de 2023) mostraram 82.0% para o GPT-4 e 72.5% para o ChatGPT-3.5. Mesmo considerando esses números mais altos, o desempenho do WizardCoder se mantém competitivo e, em alguns cenários, superior, especialmente quando comparado a outros modelos de código aberto e até mesmo a versões anteriores do GPT-4.

WizardCoder em Ação: Demonstração Prática

O vídeo demonstra a capacidade do WizardCoder através de uma interface Gradio. O exemplo utilizado foi solicitar ao modelo que escrevesse uma função em Python que recebesse uma lista de números como entrada e retornasse a soma de todos os números pares presentes na lista.

Testando o WizardCoder com uma Tarefa de Python

O WizardCoder não apenas gerou o código Python correto para a tarefa, como também forneceu uma explicação detalhada de como a função opera:

Recebe uma lista de números.
Cria uma nova lista contendo apenas os números pares da lista de entrada (usando list comprehension para verificar o resto da divisão por 2).
Retorna a soma dos números da nova lista usando a função embutida `sum()`.

Além disso, o modelo forneceu um exemplo de como utilizar a função, o que demonstra sua capacidade de ir além da simples geração de código, oferecendo também contexto e instruções de uso. Essa abordagem abrangente é extremamente útil para desenvolvedores, especialmente aqueles que estão aprendendo ou trabalhando com trechos de código desconhecidos.

Como Instalar o WizardCoder Localmente

Para aqueles que desejam explorar o poder do WizardCoder em seus próprios sistemas, o vídeo oferece um guia de instalação local.

Pré-requisitos para Instalação do WizardCoder

É crucial ressaltar que o modelo WizardCoder de 34 bilhões de parâmetros exige recursos computacionais significativos. O vídeo menciona a necessidade de uma placa de vídeo NVIDIA robusta e alerta que tentar rodar o modelo em hardware inadequado pode não apenas falhar, mas potencialmente danificar o computador. Portanto, antes de prosseguir, verifique se seu sistema atende aos requisitos para modelos de linguagem grandes.

Passo a Passo: Instalando o WizardCoder com Text Generation WebUI

O método recomendado no vídeo para instalar e executar o WizardCoder localmente envolve o uso do Text Generation WebUI, uma interface popular para LLMs também conhecida como Oobabooga. O vídeo sugere um tutorial específico para a instalação do Text Generation WebUI (que pode ser encontrado no canal World of AI ou buscando por "how to install textgen webui oobabooga"). Uma vez que o Text Generation WebUI esteja instalado e funcionando, siga estes passos:

Abra a interface do Text Generation WebUI no seu navegador.
Navegue até a aba "Model".
Visite a página do modelo WizardCoder-Python-34B-V1.0 no Hugging Face.
Copie o identificador do modelo (ex: `WizardLM/WizardCoder-Python-34B-V1.0`).
Na interface do Text Generation WebUI, cole o identificador copiado no campo "Download custom model or LoRA".
Clique no botão "Download". O processo de download pode levar de 10 a 15 minutos, dependendo da sua conexão com a internet e sistema.
Após o download ser concluído, clique no botão de atualização (refresh) ao lado da lista de modelos.
Selecione o modelo WizardCoder recém-baixado na lista.
Clique em "Load" para carregar o modelo. Este processo também pode levar alguns minutos.
Uma vez carregado, você pode retornar à aba "Chat" e começar a interagir com o WizardCoder.

Este procedimento também será aplicável às futuras versões de 7B e 13B parâmetros do WizardCoder, bastando substituir o identificador do modelo pelo correspondente.

O Futuro da Programação com o WizardCoder e Modelos de IA

O surgimento de modelos como o Code Llama e, subsequentemente, o WizardCoder, representa um avanço significativo na aplicação da IA à programação. Essas ferramentas têm o potencial de:

Aumentar a produtividade dos desenvolvedores.
Auxiliar no aprendizado de novas linguagens e conceitos de programação.
Facilitar a depuração e otimização de código.
Democratizar o acesso a ferramentas de desenvolvimento de software avançadas.

A contínua pesquisa e o desenvolvimento de modelos de código aberto, como o WizardCoder, são fundamentais para impulsionar a inovação e tornar a IA uma aliada cada vez mais poderosa para a comunidade de programadores.

Conclusão

O WizardCoder se estabelece como um forte concorrente no campo dos modelos de IA para programação, demonstrando capacidades que rivalizam e, em certos aspectos, superam as de modelos proprietários consolidados. Sua base no Code Llama e o foco em benchmarks rigorosos como o HumanEval atestam sua qualidade e potencial. À medida que novas versões são lançadas e a comunidade explora suas funcionalidades, o WizardCoder tem tudo para se tornar uma ferramenta indispensável no arsenal de desenvolvedores e entusiastas da programação assistida por IA. A facilidade de instalação local através de interfaces como o Text Generation WebUI também contribui para sua adoção e experimentação.