집Meta AI는 코딩 테스트에서 Llama, Gemini 및 Chatgpt와 경쟁하지 않습니다.
AI 도구는 코드를 얼마나 잘 작성하나요?
지난 1년여 동안, 저는 여러 대형 언어 모델을 테스트하여 기본 프로그래밍 과제를 얼마나 효과적으로 처리하는지 확인했습니다. 이 테스트의 아이디어는 간단합니다: 기본을 처리하지 못한다면 복잡한 작업에 큰 도움이 되지 않을 가능성이 높습니다. 하지만 이러한 기초 과제를 잘 수행한다면, 시간을 절약하려는 개발자들에게 귀중한 동맹이 될 수 있습니다.
기준을 설정하기 위해 저는 네 가지 고유한 테스트를 사용했습니다. 이 테스트는 간단한 코딩 과제부터 WordPress와 같은 프레임워크에 대한 깊은 통찰력이 필요한 디버깅 연습까지 다양합니다. 각 테스트를 살펴보고 Meta의 새로운 AI 도구가 다른 도구들과 어떻게 비교되는지 알아봅시다.
테스트 1: WordPress 플러그인 작성
WordPress 플러그인 작성은 WordPress 생태계 내에서 PHP를 사용한 웹 개발을 포함합니다. 또한 UI 디자인도 요구합니다. AI 챗봇이 이를 성공적으로 수행한다면 웹 개발자에게 유용한 조수가 될 수 있습니다.
결과:
- Meta AI: 적절한 인터페이스지만 기능 실패.
- Meta Code Llama: 완전 실패.
- Google Gemini Advanced: 좋은 인터페이스, 기능 실패.
- ChatGPT: 깔끔한 인터페이스와 기능적 출력.
다음은 시각적 비교입니다:
(참고: "/path-to-image/"를 실제 이미지 파일 경로로 교체하세요.)
ChatGPT는 더 깔끔한 인터페이스를 제공했고 "Randomize" 버튼을 더 논리적으로 배치했습니다. 하지만 플러그인을 실제로 실행했을 때 Meta AI는 충돌하며 두려운 "White Screen of Death"를 표시했습니다.
테스트 2: 문자열 함수 재작성
이 테스트는 AI가 유틸리티 함수를 개선하는 능력을 평가합니다. 여기서 성공하면 개발자에게 잠재적인 도움을 줄 수 있지만, 실패는 개선의 여지가 있음을 의미합니다.
결과:
- Meta AI: 잘못된 값 수정, 다중 소수점 숫자 처리 미흡, 포맷팅 문제로 실패.
- Meta Code Llama: 성공.
- Google Gemini Advanced: 실패.
- ChatGPT: 성공.
Meta AI는 이 간단해 보이는 작업에서 실패했지만, Meta Code Llama는 그 능력을 보여주며 빛났습니다. ChatGPT도 훌륭하게 수행했습니다.
테스트 3: 성가신 버그 찾기
이 테스트는 코드를 작성하는 것이 아니라 문제를 진단하는 것입니다. 성공하려면 WordPress API와 코드베이스의 다양한 부분 간 상호작용에 대한 깊은 지식이 필요합니다.
결과:
- Meta AI: 문제를 식별하고 효율성을 높이는 조정을 제안하며 완벽히 통과.
- Meta Code Llama: 실패.
- Google Gemini Advanced: 실패.
- ChatGPT: 통과.
놀랍게도, 이전의 어려움에도 불구하고 Meta AI는 여기서 탁월함을 보여주며 잠재력을 입증했지만, 응답의 일관성 부족도 드러났습니다.
테스트 4: 스크립트 작성
이 테스트는 Keyboard Maestro 및 AppleScript와 같은 전문 도구에 대한 지식을 평가합니다. 둘 다 비교적 틈새적이지만 더 넓은 프로그래밍 기술 범위를 나타냅니다.
결과:
- Meta AI: Keyboard Maestro에서 데이터 검색 실패.
- Meta Code Llama: 동일한 실패.
- Google Gemini Advanced: 성공.
- ChatGPT: 성공.
Gemini와 ChatGPT는 이러한 도구에 대한 숙련도를 보여주었지만, Meta의 제품은 부족했습니다.
전체 결과
모델 성공률 Meta AI 1/4 Meta Code Llama 1/4 Google Gemini 1/4 ChatGPT 4/4
6개월 동안 ChatGPT를 코딩 프로젝트에 사용한 경험을 바탕으로, 저는 그 신뢰성에 여전히 자신 있습니다. 다른 모델들은 아직 그 일관성과 효과를 따라오지 못했습니다. Meta AI는 잠재력을 보여주었지만, 전체 성능은 아직 많이 부족합니다.
이 도구들을 사용해 보셨나요? 아래 댓글에서 생각을 공유해주세요!
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11 도구
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의견 (6)
0/500
![OliverPhillips]()
Interesting test! I've been using ChatGPT for coding help and it's been decent, but honestly I'm more curious about the open-source alternatives like Llama. Meta's AI being behind isn't a huge shock, but it makes you wonder if they're focusing on different strengths. Maybe coding isn't their main goal? 🤔 Still, competition is good for us users!
![BillyWilson]()
Meta AI 코딩 테스트 결과는 참 실망스럽네요 😅 다른 경쟁사들보다 확실히 뒤처지는 모습인데... 그래도 아직 초기 단계니까 차차 나아지지 않을까요? 물론 빠르게 따라잡아야 하지만 말이죠!
![ChristopherTaylor]()
¡Qué decepción con Meta AI! No me esperaba que fallara tan estrepitosamente en las pruebas de programación. Si no puede con lo básico, ¿cómo va a competir con los grandes como Gemini o ChatGPT? 🤔
![PaulHarris]()
Meta AI's coding skills are lagging behind? Ouch, that’s a rough one! 😅 Llama and Gemini are eating its lunch. Maybe it’s time for Meta to rethink their AI game plan.
![MarkGonzalez]()
Meta AI's coding skills seem underwhelming compared to Llama and others. 😕 I was hoping for a stronger contender in the AI coding space, but it looks like they’ve got some catching up to do. Anyone else tried using it for coding yet?
![TerryRoberts]()
This article's take on Meta AI flopping in coding tests is wild! 😅 I mean, with all the hype around AI, you'd think they'd at least nail the basics. Makes me wonder if we're overhyping these models or if Meta's just lagging behind. Anyone else skeptical about AI coding tools now?
AI 도구는 코드를 얼마나 잘 작성하나요?
지난 1년여 동안, 저는 여러 대형 언어 모델을 테스트하여 기본 프로그래밍 과제를 얼마나 효과적으로 처리하는지 확인했습니다. 이 테스트의 아이디어는 간단합니다: 기본을 처리하지 못한다면 복잡한 작업에 큰 도움이 되지 않을 가능성이 높습니다. 하지만 이러한 기초 과제를 잘 수행한다면, 시간을 절약하려는 개발자들에게 귀중한 동맹이 될 수 있습니다.
기준을 설정하기 위해 저는 네 가지 고유한 테스트를 사용했습니다. 이 테스트는 간단한 코딩 과제부터 WordPress와 같은 프레임워크에 대한 깊은 통찰력이 필요한 디버깅 연습까지 다양합니다. 각 테스트를 살펴보고 Meta의 새로운 AI 도구가 다른 도구들과 어떻게 비교되는지 알아봅시다.
테스트 1: WordPress 플러그인 작성
WordPress 플러그인 작성은 WordPress 생태계 내에서 PHP를 사용한 웹 개발을 포함합니다. 또한 UI 디자인도 요구합니다. AI 챗봇이 이를 성공적으로 수행한다면 웹 개발자에게 유용한 조수가 될 수 있습니다.
결과:
- Meta AI: 적절한 인터페이스지만 기능 실패.
- Meta Code Llama: 완전 실패.
- Google Gemini Advanced: 좋은 인터페이스, 기능 실패.
- ChatGPT: 깔끔한 인터페이스와 기능적 출력.
다음은 시각적 비교입니다:
(참고: "/path-to-image/"를 실제 이미지 파일 경로로 교체하세요.)
ChatGPT는 더 깔끔한 인터페이스를 제공했고 "Randomize" 버튼을 더 논리적으로 배치했습니다. 하지만 플러그인을 실제로 실행했을 때 Meta AI는 충돌하며 두려운 "White Screen of Death"를 표시했습니다.
테스트 2: 문자열 함수 재작성
이 테스트는 AI가 유틸리티 함수를 개선하는 능력을 평가합니다. 여기서 성공하면 개발자에게 잠재적인 도움을 줄 수 있지만, 실패는 개선의 여지가 있음을 의미합니다.
결과:
- Meta AI: 잘못된 값 수정, 다중 소수점 숫자 처리 미흡, 포맷팅 문제로 실패.
- Meta Code Llama: 성공.
- Google Gemini Advanced: 실패.
- ChatGPT: 성공.
Meta AI는 이 간단해 보이는 작업에서 실패했지만, Meta Code Llama는 그 능력을 보여주며 빛났습니다. ChatGPT도 훌륭하게 수행했습니다.
테스트 3: 성가신 버그 찾기
이 테스트는 코드를 작성하는 것이 아니라 문제를 진단하는 것입니다. 성공하려면 WordPress API와 코드베이스의 다양한 부분 간 상호작용에 대한 깊은 지식이 필요합니다.
결과:
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- Meta Code Llama: 실패.
- Google Gemini Advanced: 실패.
- ChatGPT: 통과.
놀랍게도, 이전의 어려움에도 불구하고 Meta AI는 여기서 탁월함을 보여주며 잠재력을 입증했지만, 응답의 일관성 부족도 드러났습니다.
테스트 4: 스크립트 작성
이 테스트는 Keyboard Maestro 및 AppleScript와 같은 전문 도구에 대한 지식을 평가합니다. 둘 다 비교적 틈새적이지만 더 넓은 프로그래밍 기술 범위를 나타냅니다.
결과:
- Meta AI: Keyboard Maestro에서 데이터 검색 실패.
- Meta Code Llama: 동일한 실패.
- Google Gemini Advanced: 성공.
- ChatGPT: 성공.
Gemini와 ChatGPT는 이러한 도구에 대한 숙련도를 보여주었지만, Meta의 제품은 부족했습니다.
전체 결과
| 모델 | 성공률 |
|---|---|
| Meta AI | 1/4 |
| Meta Code Llama | 1/4 |
| Google Gemini | 1/4 |
| ChatGPT | 4/4 |
6개월 동안 ChatGPT를 코딩 프로젝트에 사용한 경험을 바탕으로, 저는 그 신뢰성에 여전히 자신 있습니다. 다른 모델들은 아직 그 일관성과 효과를 따라오지 못했습니다. Meta AI는 잠재력을 보여주었지만, 전체 성능은 아직 많이 부족합니다.
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