أطلقت شركة Meta مؤخرًا نموذجًا جديدًا مُدربًا مسبقًا يُعرف باسم "LLM Compiler"، والذي يهدف إلى تعزيز قدرات تحسين الكود. يعتمد هذا النموذج على Code Llama الموجود، ويُظهر أحدث تقدمات Meta في مجال برمجة الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر للمطورين أدوات قوية لتحسين أداء توليد الكود وتجميعه.
تم تدريب LLM Compiler على مجموعة بيانات ضخمة تحتوي على 546 مليار رمز من تمثيل LLVM-IR (واجهة برمجة الآلة الافتراضية منخفضة المستوى) وكود التجميع. مما يُمكّنه من محاكاة المجمّعات، وتحسين الكود، وتحويل الكود المُحسّن إلى لغته الأصلية. على الرغم من وجود العديد من نماذج اللغة التي تتفوق في مهام البرمجة، إلا أن هناك مجالًا للتحسين في تحسين الكود. يُسهم تقديم LLM Compiler في سد هذه الفجوة، حيث يوفر حلاً متخصصًا وفعالًا لتحسين الكود.
يتوفر النموذج بنسختين - 70 مليار و130 مليار معامل - ليُناسب متطلبات المشاريع المختلفة، وهو متاح الآن على منصة Hugging Face للاستخدام الأكاديمي والتجاري، مما يُوسع خيارات المطورين.
تُبرز Meta أن LLM Compiler يُظهر إمكانيات تحسين كود مثيرة للإعجاب تصل إلى 77% خلال التدريب، مما يُعزز أداء الكود وكفاءته، ويقدم تجربة برمجة متفوقة. علاوة على ذلك، يوفر النموذج توافقًا ممتازًا وقابلية للتوسع، مما يسمح له بالاندماج مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى لتعزيز جودة الكود.
مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبحت القدرة على توليد وتجميع الكود معيارًا حاسمًا لتقييم كفاءة برمجة الذكاء الاصطناعي. ومن المتوقع أن يلعب LLM Compiler من Meta دورًا محوريًا في هذا المجال، مما يُعزز تقدم الذكاء الاصطناعي في البرمجة.