# Beste große Sprachmodell-Tools für die automatisierte Code-Generierung und -Überprüfung?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Ich helfe einigen Ingenieurteams dabei, mit LLMs zu experimentieren, um Code zu generieren, Pull-Requests zu überprüfen und Probleme früher im Entwicklungszyklus zu erkennen. Um zu sehen, welchen Modellen die Teams am meisten vertrauen, habe ich <strong>G2-Daten für die Kategorie der großen Sprachmodelle</strong> mit Fokus auf Entwickleranwendungen überprüft. Hier ist, was dabei herauskommt.</p>Top LLM-Tools (nach G2-Score)<ul>
<li>Gemini: Am besten für Teams, die Codegenerierung mit starker Argumentation über große Codebasen hinweg wünschen.</li>
<li>Meta Llama 3: Am besten für Teams, die offene Modelle wollen, die sie für interne Entwicklungsabläufe feinabstimmen können.</li>
<li>BERT: Am besten für Teams, die Aufgaben zur Codeverständnis und -klassifikation wünschen.</li>
<li>GPT-4: Am besten für Teams, die qualitativ hochwertige Codegenerierung und detaillierte Codeüberprüfungen wünschen.</li>
<li>GPT-3: Am besten für Teams, die schnelle Codevorschläge und Boilerplate-Generierung wünschen.</li>
<li>Megatron-LM: Am besten für Teams, die groß angelegte, kundenspezifische Modelle wünschen, die auf internem Code trainiert werden.</li>
</ul><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Verlässt sich heute jemand auf LLMs für Codeüberprüfungen? Ich sehe auch IDE-native Tools, die neben diesen Modellen erwähnt werden. Gibt es ein weiteres Tool, das hinzugefügt werden sollte? Wie sind Ihre Erfahrungen?</p>

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&lt;p&gt;Lassen Sie LLMs Produktionscode schreiben – oder nur assistieren?&lt;/p&gt;

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