Programmierassistent: Google kündigt Integration von KI-Tools in Colab an
Die cloudbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung Google Colab soll in Kürze KI-gestützte Coding-Features erhalten. Einen festen Termin gibt es aber nicht.
Colab soll laut einem Post auf Googles Blog "bald" KI-getriebene Unterstützung für die Programmierung bieten. Die Werkzeuge sollen "Funktionen wie Codevervollständigungen, natürliche-Sprache-zu-Code-Generierung und sogar einen Code-unterstützenden Chatbot" umfassen. Allerdings zunächst nur für zahlende Kunden aus den USA, danach soll der Dienst in Stufen auch anderen zur Verfügung gestellt werden, am Ende folgen Nutzer der kostenfreien Version.
Die KI in Colab soll auf Googles Programmiermodell Codey basieren, das erst vor wenigen Tagen auf der Google I/O 2023 angekündigt wurde. Die dort kurz danach vorgestellte Cloudapplikation Duett AI, die das Codey-Modell ebenfalls nutzt, spielt aber in Colab selbst offenbar keine Rolle oder blieb in Googles Colab-Beitrag zumindest unerwähnt.
PaLM 2 liegt allem zugrunde, der Nachfolger steht aber schon fest
Das Codey-Modell wiederum basiert auf dem ebenfalls am 10. Mai 2023 präsentierten Sprachmodell PaLM 2, das "über 25 Google-Produkten und Features" zugrunde liegen soll – unter anderem auch dem ChatGPT-Konkurrenten Bard.
PaLM 2 allerdings gibt es – wie die grundlegenden GPT-Modelle auch – in vier Größen, genannt Gecko, Otter, Bison und Unicorn. Welches Modell davon in Codey Verwendung finde, teilte Google nicht mit. In der Präsentation des Sprachmodells wurde zudem angemerkt: "Wir arbeiten bereits an Gemini – unser nächstes Modell, das von Grund auf multimodal, hocheffizient bei Tool- und API-Integrationen und so konzipiert ist, dass es zukünftige Innovationen wie Speicher und Planung ermöglicht." Gemini sei bereits "im Training".
KI programmiert KI
Einen interessanten Aspekt gibt es bei dem zum Start offenbar bereits veralteten KI-Modell jedoch festzustellen: Da Colab es laut Google jedem ermöglicht, beliebigen Python-Code im Browser zu schreiben und auszuführen, und es "sich besonders gut für maschinelles Lernen" eignet, bedeutet dies letztlich, dass hier eine Möglichkeit entsteht, mit der Unterstützung einer auf Machine Learning basierenden KI mit Machine-Learning-KI-Programmierung zu experimentieren. KI programmiert also KI, zumindest wenn Nutzer den Colab-KI-Vorschlägen folgen.
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