机器帮你写代码：meta推出ai编程工具codellama，商业领域免费-米乐app官网登录

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，meta 现推出了一个名为 code llama 的 ai 编码工具，号称“最先进的大型编码语言模型”。

该模型基于 llama 2 大型语言模型打造，可以理解为“llama 2 的写代码专用版”，可用于“生成新的代码并调试人类编写的工作”，目前已上线 github。

据悉，code llama 将采用与 llama 2 相同的社区许可，并对研究和商业领域免费开放。

meta 指出，code llama 能够根据代码核自然语言提示 / 要求生成你想要的代码和有关代码的自然语言，或者在指向特定代码时进行完善和调试。

除了基础版的 code llama 外，meta 还推出了专为 python 设计的版本 ——code llama-python，以及一个能够理解自然语言指令的版本 ——code llama-instrct。

在 meta 的基准测试中，code llama 在编程任务上的表现优于最先进的公开可用的 llm 模型。

meta 称，每个特定的 code llama 版本都不可切换 / 替代，公司不建议将基本 code llama 或 code llama-python 用于自然语言指令。

meta 发布了三种大小的 code llama，分别具有 7b、13b 和 34b 参数。每个模型都使用 500b 代码 tokens和代码相关数据进行训练，而且 7b 和 13b 基础模型和指令模型也经过了中间填充 功能的训练，允许它们将代码插入到现有代码中，这意味着你现在就可以将其用于“代码补完计划”。

it之家注，这三种模型各有优缺，例如 7b 模型可以在单个 gpu 上运行；34b 模型可提供最佳结果以及更好的编码辅助能力；7b 和 13b 速度比 34b 模型更快，更适合需要低延迟的任务。

meta 在其博客中表示:“程序员们已经在使用 llms 来协助完成各种任务，从编写新软件到调试现有代码，” “目标是使开发人员的工作流更高效，这样他们就可以专注于他们工作中最以人为本的方面。”

meta 声称 code llama 在基准测试中的表现优于现有的公开可用 llms，但没有具体指明它是针对哪些模型进行测试的。

该公司表示，code llama 在 humaneval 代码基准测试中得分为 53.7％，能够根据文本描述准确编写代码；在 mbpp 上得分为 56.2%，与最先进的 chatgpt 相当。

值得一提的是，github 在今年 3 月推出了基于 gpt-4 的 copliot 以帮助用户快速编写和检查代码，还可以重写旧代码以进行更新，但却因被指控侵犯米乐app官网登录的版权法而面临法律诉讼。

此外，亚马逊 aws 也有一款 codewhisperer，它可以编写、检查和更新代码；而谷歌在 alphacode 中也有一个编写代码的工具，但尚未公开发行。

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