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简介

Code Llama 是 Meta(原 Facebook)基于 Llama 2 推出的大型语言模型,專注于代碼生成任務。它透過进一步在特定代碼資料集上訓练,增强了编碼能力,能够根据自然语言提示生成代碼,支持代碼补全和调試,并且支持多种流行的编程语言,如 Python、C++、Java 等 。

llama coder官网: https://llamacoder.together.ai/

llama coder開源專案github地址: https://github.com/Nutlope/llamacoder

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Code Llama 系列模型包含三种参數規模的版本:7B、13B 和 34B。7B 和 13B 版本的模型特别适用于需要快速响应的實时代碼补全任務,而 34B 版本则提供更深入的编碼辅助功能,尽管速度可能較慢 。此外,Code Llama 还包含针對 Python 優化的 Code Llama – Python 和理解自然语言指令優化的 Code Llama – Instruct 版本 。

在性能方面,Code Llama 在 HumanEval 和 MBPP 基准测試中表现出色,其 34B 版本在 HumanEval 上达到 53.7% 的准确率,在 MBPP 上达到 56.2%,接近 ChatGPT 的水平 。此外,Meta 还發布了 Code Llama 70B 版本,这是 Code Llama 家族中体量最大、性能最好的模型版本,它在自然语言指令理解方面进行了微调,以提高代碼生成的准确性和安全性 。

Code Llama 的開源协議允許免費用于研究和商業用途,旨在促进技術創新和负责任的 AI 發展 。然而,需要注意的是,Code Llama 是一项新技術,使用时可能存在潛在風险。為了帮助開發者应對这些風险,Meta 提供了《负责任使用指南》,并建議在實際应用中遵循这些指南 。

主要功能和特色

Code Llama 是由 Meta AI 開發的一系列大型语言模型,專注于代碼生成任務,并提供了多种功能和特色:

1. **多语言支持**:Code Llama 支持多种流行的编程语言,包括 Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C# 和 Bash 。

2. **多种模型尺寸**:Code Llama 提供了不同参數量的模型,包括 7B、13B 和 34B,以适应不同的应用需求和資源限制 。

3. **代碼补全与填充**:Code Llama 的 7B 和 13B 模型特别适合于實时代碼补全任務,能够在集成開發環境(IDE)中自动完成代碼段落 。

4. **长上下文處理**:透過特别的微调阶段,Code Llama 能够處理长达 100,000 个 token 的输入序列,使其在长上下文代碼生成中表现出色 。

5. **指令微调**:Code Llama – Instruct 模型經过额外的指令微调,能够更好地遵循自然语言指令,提高生成代碼的安全性和實用性 。

6. **開源与免費商用**:Code Llama 遵循与 Llama 2 相同的開源协議,允許免費用于研究和商業用途 。

7. **性能優異**:在 HumanEval 和 MBPP 基准测試中,Code Llama 34B 模型展现出了優異的性能,接近 ChatGPT 的水平 。

8. **安全性**:Code Llama 采用了多种安全措施,以減少生成潛在不安全代碼的机会,例如 Code Shield 工具可以在推斷阶段过濾掉不安全的代碼 。

9. **易用性**:Code Llama 提供了易于部署和使用的接口,支持在不同平台和環境中快速集成和应用 。

10. **持續更新与社区支持**:Code Llama 作為開源專案,得到了社区的持續更新和支持,用户可以方便地獲取最新模型并参与到專案中 。

这些功能和特色使得 Code Llama 成為提高開發效率、降低编程学習門槛的强大工具,并推动了编程教育和軟體開發的創新。

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