Microsoft AI, 코딩 모델 MAI-Code-1-Flash 발표

MAI-Code-1-Flash는 벤치마크 최적화에만 초점을 맞춘 것이 아니라, 개발자가 일상적으로 사용하는 환경에서의 성능을 중시하여 만든 모델이다. 실제 GitHub Copilot에서 사용되는 하네스에서 직접 학습했으며, 에이전트형 코딩 작업에서 주변 도구 및 시스템과 어떻게 연계하는지를 학습할 수 있다고 한다.

학습 중에는 핵심 소프트웨어 엔지니어링 과제, 저장소에 대한 질의응답, 리팩터링, 실제 GitHub Copilot 사용 데이터로 만든 텔레메트리 기반 과제로 체크포인트를 평가했다. 학습, 평가, 프로덕션을 일치시킴으로써 오프라인에서의 개선이 실제 개발자 경험으로 이어지기 쉬워진다고 설명하고 있다.

효율 측면에서는 적응형 응답 길이 제어를 도입했다. 간단한 요청에는 간결하게 답하고, 깊은 분석이나 광범위한 코드 변경이 필요한 경우에는 추론 예산을 더 많이 사용한다. 이를 통해 개발자는 유용한 출력을 더 빨리 얻을 수 있으며, 지연 시간과 비용 절감으로 이어진다고 한다.