Как Anthropic удалось стать лидером в ИИ-кодинге

Компания Anthropic за последний год стала лидером в области ИИ-сервисов для программирования — и теперь именно ее модели лежат в основе большинства топовых сервисов кодинга, от GitHub Copilot до внутренних решений Meta и популярных платформ вроде Cursor, Augment и StackBlitz.

3 комментария

Опрошенные Business Insider эксперты отмечают, что решающим моментом стал выпуск модели Claude Sonnet 3.5 в июне 2024 года, которую сразу признали лучшей по качеству и длине сгенерированного кода. Многие компании мгновенно перешли на новый ИИ, а разработчики Sourcegraph даже предоставили бесплатный доступ к Claude Sonnet 3.5, признав ее уникальные возможности. С тех пор Anthropic не сдает лидерских позиций: Claude Sonnet 4 и последующие версии по-прежнему считаются лучшими для кодинга, несмотря на бурное развитие отрасли.

Главный секрет успеха Anthropic заключается в инновационном подходе к обучению моделей, считают специалисты. Сначала разработчики использовали классическое обучение с подкреплением на человеческой обратной связи (RLHF), когда эксперты выбирают лучший вариант среди предложенных ИИ решений. Позже команда внедрила Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF): теперь сами ИИ-модели оценивают, насколько их собственные ответы соответствуют заранее прописанным принципам. Это позволило автоматизировать отбор качественных решений и ускорило улучшение моделей.

Важную роль сыграл и упор на практическую полезность: Anthropic научили ИИ не только писать код, но и эффективно использовать сторонние инструменты и API, решать комплексные задачи по этапам, вести черновики проекта, чтобы не терять важные детали при работе над большими продуктами. Такой «виртуальный сотрудник» не только решает задачи по инструкции, но и помнит, что делал на прошлых этапах, чтобы последующие правки были логичными и связанными.

Компания также инвестировала в развитие Claude Code — инструмента, который интегрируется с терминалами программистов и позволяет собирать данные о реальной работе профессионалов. Благодаря этому Anthropic получает ценную обратную связь и может быстрее улучшать свои модели для живого программирования. Эксперты отмечают, что успех Anthropic — результат не только массивных данных и масштабных вычислений, но и последовательного внедрения новых идей, экспериментов и близкого контакта с разработчиками.

«Пытался не умереть»: польский программист победил модель OpenAI на турнире по кодингу
По теме
«Пытался не умереть»: польский программист победил модель OpenAI на турнире по кодингу
Новый ИИ-агент Reflection не только пишет код, но и понимает его
По теме
Новый ИИ-агент Reflection не только пишет код, но и понимает его
Новый тренд в программировании: ИИ-кодинг переходит из редакторов в терминал
По теме
Новый тренд в программировании: ИИ-кодинг переходит из редакторов в терминал

Читать на dev.by