Meta AI, разработавшая Llama 2, представила Code Llama 70B — улучшенную модель генерации кода, способную писать на нескольких языках программирования, таких как Python, C++, Java и PHP, основываясь на естественных языковых подсказках или существующих фрагментах кода. Эта новая модель обещает более быструю, точную и эффективную генерацию кода, чем когда-либо прежде.
Как одна из крупнейших открытых AI-моделей для генерации кода на сегодняшний день, Code Llama 70B устанавливает новые стандарты в области искусственного интеллекта. Генерация кода долгое время была целью компьютерных ученых, стремящихся оптимизировать разработку программного обеспечения и раскрыть новые уровни творчества. С помощью Code Llama 70B пользователи могут давать модели команды для генерации кода, легкого изменения существующего кода или конвертации кода между разными языками.
Тем не менее, генерация кода сопряжена с уникальными вызовами. В отличие от гибкости естественного языка, кодирование требует точности и строгости синтаксиса. Кроме того, задачи программирования могут быть сложными и требуют обширного контекста. Продвинутые модели, такие как Code Llama 70B, преодолевают эти препятствия благодаря обширной тренировочной базе данных, значительным вычислительным мощностям и сложному интеллекту.
Code Llama 70B — это современная большая языковая модель (LLM), обученная на 500 миллиардов токенов данных, связанных с кодом. Это обучение дает ей более широкий контекстный фрейм размером 100,000 токенов, что позволяет генерировать и понимать сложные структуры кода.
Созданная на основе Llama 2, одной из самых крупных LLM с 175 миллиардами параметров, Code Llama 70B доработана для генерации кода с помощью техники самовнимания, что улучшает ее способность распознавать взаимосвязи в коде.
Новые стандарты точности и адаптивности
Замечательной особенностью Code Llama 70B является CodeLlama-70B-Instruct — вариант, оптимизированный для интерпретации инструкций на естественном языке. Эта версия достигла 67.8 баллов на HumanEval — стандартной оценке функциональной корректности генерации кода, обойдя предыдущие открытые модели, такие как CodeGen-16B-Mono (29.3) и StarCoder (40.1), и приблизившись к показателям закрытых моделей, таких как GPT-4 (68.2) и Gemini Pro (69.4). CodeLlama-70B-Instruct эффективно справляется с задачами, такими как сортировка данных, поиск и реализация алгоритмов.
Кроме того, Code Llama 70B включает CodeLlama-70B-Python, доработанный специально для Python, одного из самых популярных языков программирования в мире. Обученный на дополнительных 100 миллиардах токенов кода Python, этот вариант превосходно справляется с задачами, включая веб-скрейпинг, анализ данных, машинное обучение и веб-разработку.
Доступен для научных и коммерческих целей
Code Llama 70B доступен для бесплатной загрузки на тех же условиях, что и Llama 2, предоставляя исследователям и коммерческим пользователям возможность использовать и модифицировать его. Модель доступна через платформы, такие как Hugging Face, PyTorch, TensorFlow и Jupyter Notebook. Meta AI предлагает документацию и уроки для пользователей, желающих адаптировать модель для различных применений.
Марка Цукерберга, генеральный директор Meta AI, выразил энтузиазм по поводу этого релиза, заявив: «Мы открываем новый и улучшенный Code Llama с увеличенной моделью на 70 миллиардов параметров. Написание и редактирование кода — одно из самых значительных применений AI сегодня. Умение кодировать крайне важно для повышения способности AI-моделей обрабатывать информацию в различных областях. Я с нетерпением жду внедрения этих новшеств в Llama 3 и будущие модели».
Code Llama 70B готов существенно повлиять на генерацию кода и ландшафт разработки программного обеспечения, предлагая мощный инструмент для кодирования и обучения. Он снижает барьеры для начинающих программистов, предоставляя руководство на естественном языке и может открыть путь для инновационных приложений, таких как перевод кода, резюмирование, документация, анализ и отладка.
Загрузите Code Llama 70B напрямую через каналы Meta AI для получения дополнительной информации и доступа к документации на GitHub и Hugging Face.
Рейтинг
