MetaのLLMコンパイラ：コード生成とコンパイル効率を向上させるAIソリューション

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Metaは最近、既存のCode Llamaプラットフォームを基にした「LLMコンパイラ」という新しいモデルを発表しました。このコンパイラは、主にコード最適化に焦点を当てており、現在Hugging Faceで利用可能です。7億パラメーターと13億パラメーターの2つのバージョンが提供されており、学術用途と商業用途の両方に対応しています。

多くの言語モデルがプログラミングタスクにおいて優れた性能を発揮していますが、Metaはコード最適化にはまだ改善の余地があると認識しています。LLMコンパイラは、この目的のために特別に設計された事前学習済みモデルであり、コンパイラがコードを最適化する過程をシミュレーションしたり、「最適化されたコードを元の言語に戻す」ことが可能です。

5460億のLLVM-IRトークンとアセンブリコードトークンからなる膨大なコーパスで訓練されたLLMコンパイラは、「コード最適化の潜在能力」の77%を達成すると主張しています。開発者は、このモデルを他のAIツールと統合することで、生成されるコードの品質を向上させることができます。

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Meta、LLMコンパイラモデルを発表：効率的なコード最適化のためのAIプログラミングスキル向上

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