Mercury Edit 2

Mercury Edit 2 : La Révolution du dLLM pour la Prédiction de Modifications de Code

Le paysage du développement logiciel évolue à une vitesse fulgurante, et l'efficacité des outils de codage assisté par intelligence artificielle est devenue un pilier central pour les développeurs modernes. Aujourd'hui, nous vous présentons Mercury Edit 2, un modèle de langage spécialisé (LLM) conçu spécifiquement pour la composante la plus sensible à la latence des flux de travail actuels : la prédiction de la prochaine modification (next-edit prediction).

Développé par Inception, Mercury Edit 2 est un modèle de diffusion (dLLM) qui succède à notre précédente version pour offrir une expérience plus rapide, plus précise et parfaitement intégrée à votre environnement de développement.

Qu'est-ce que Mercury Edit 2 ?

Mercury Edit 2 est un modèle d'intelligence artificielle de pointe conçu pour anticiper et suggérer les changements que vous allez apporter à votre code. Contrairement aux modèles traditionnels, Mercury Edit 2 utilise une architecture de diffusion unique qui lui permet de générer des jetons (tokens) en parallèle.

Cette approche technologique signifie que les prédictions de Mercury Edit 2 arrivent avec une telle rapidité qu'elles semblent faire partie intégrante de votre propre réflexion. En utilisant vos modifications récentes et le contexte global de votre base de code, Mercury Edit 2 prédit avec précision votre prochaine étape. Il vous suffit d'appuyer sur la touche Tab pour accepter la suggestion et poursuivre votre travail sans interruption.

Caractéristiques principales de Mercury Edit 2

L'innovation derrière Mercury Edit 2 repose sur plusieurs piliers techniques et méthodologiques qui le distinguent des alternatives du marché :

• Architecture de Diffusion (dLLM) : Permet une génération parallèle de jetons, réduisant drastiquement la latence par rapport aux LLM séquentiels.
• Précision Accrue : Les modifications suggérées par Mercury Edit 2 sont acceptées 48 % plus souvent que celles de notre modèle précédent.
• Sélectivité Intelligente : Le modèle est 27 % plus sélectif, ce qui signifie qu'il affiche des suggestions uniquement lorsqu'elles sont pertinentes, réduisant ainsi les distractions inutiles.
• Alignement par Renforcement (KTO) : Utilisation de la méthode Kahneman-Tversky Optimization (KTO) pour aligner les réponses du modèle sur les préférences humaines réelles (acceptation vs rejet).
• Performance Multilingue : Entraîné sur un ensemble de données de haute qualité couvrant un large éventail de langages de programmation et de scénarios de modification.
• Économie et Efficacité : Une structure tarifaire compétitive et un système de mise en cache optimisé pour réduire les coûts opérationnels.

Entraînement et Performance

Un jeu de données de haute qualité

Pour atteindre ce niveau de performance, Mercury Edit 2 a été formé sur un dataset rigoureusement sélectionné d'éditions de code. Ces exemples ont appris au modèle à interpréter l'historique des modifications et le contexte du code pour formuler des suggestions ciblées.

Optimisation par le feedback humain

Pour éviter que le modèle ne devienne trop intrusif ou ne génère des modifications trop longues, nous avons utilisé un jeu de données de préférences humaines. En enregistrant les interactions (acceptation ou rejet), nous avons affiné Mercury Edit 2 via la méthode KTO, garantissant ainsi que l'utilité du modèle prime sur la quantité.

Comparaison et Benchmarks

Mercury Edit 2 a été testé sur quatre benchmarks rigoureux :

1. Instinct
2. Fill-in-the-middle (FIM)
3. Next-edit Prediction (NEP)
4. Un benchmark interne spécifique.

Les résultats démontrent que Mercury Edit 2 offre une qualité et une vitesse supérieures aux modèles frontières optimisés pour la vitesse et aux modèles de modification personnalisés existants. Que ce soit pour le renommage de variables, le refactoring ou l'implémentation de nouvelles fonctionnalités, Mercury Edit 2 excelle dans tous les scénarios.

Cas d'utilisation (Use Case)

Mercury Edit 2 s'intègre harmonieusement dans divers scénarios de développement :

• Refactoring de code : Identifiez et appliquez rapidement des changements structurels complexes.
• Implémentation de fonctionnalités : Laissez le modèle prédire les prochaines lignes logiques basées sur vos premières modifications.
• Correction de bugs : Accélérez la phase de correction en acceptant des suggestions de patchs immédiates.
• Renommage et Cohérence : Maintenez la cohérence de votre base de code avec des suggestions intelligentes sur le nommage des variables et des fonctions.

"Nous avons conçu le système de prédiction d'édition de Zed pour qu'il soit indépendant du fournisseur... Mercury Edit 2 apporte une approche basée sur la diffusion — c'est une manière significativement différente de générer des prédictions d'édition." — Max Brunsfeld, Co-fondateur de Zed

FAQ

Comment accéder à Mercury Edit 2 ?

Mercury Edit 2 est disponible dès maintenant sur la plateforme Inception et peut être utilisé via l'API Inception. Les utilisateurs de l'éditeur Zed peuvent également l'intégrer directement dans leur flux de travail.

Quel est le coût d'utilisation de Mercury Edit 2 ?

Le tarif est de 0,25 $ / 1M de jetons d'entrée et 0,75 $ / 1M de jetons de sortie. Le contenu mis en cache est facturé seulement 0,025 $ / 1M de jetons.

Existe-t-il une offre d'essai ?

Oui, chaque nouveau compte sur la plateforme API Inception reçoit automatiquement 10 millions de jetons GRATUITS. De plus, les utilisateurs de Zed peuvent débloquer 1 mois gratuit de suggestions avec la clé API : sk_ae471146ea60fc117c131b574b00ba96.

Quels langages de programmation sont supportés ?

Mercury Edit 2 a été entraîné sur une large gamme de langages et de scénarios, ce qui le rend polyvalent pour la majorité des projets de développement modernes.

Comment intégrer Mercury Edit 2 dans mes propres outils ?

Si vous développez des outils pour développeurs, vous pouvez contacter l'équipe à l'adresse [email protected] ou rejoindre le serveur Discord pour obtenir du support et un accès anticipé aux prochaines innovations.