模型简介
CodeLlama是一款建立在 Llama 2 基础之上的大型语言模型,它专门针对代码生成和代码讨论任务进行了微调。该模型的规模从70亿到340亿个参数不等,这一特性使其有可能极大地加速开发人员的工作流程,提高开发效率,并显著降低学习编码的入门门槛。Code Llama 有望成为一款强大的生产力和教育工具,帮助程序员编写出功能更强大、文档更完善的软件。
使用场景
CodeLlama旨在广泛支持各个领域的软件工程师,包括但不限于研究机构、工业界、开源项目、非政府组织以及企业环境。该模型免费提供给研究社区使用,同时也支持在商业环境中的应用,为开发者们提供了一个强大的工具,以提升他们的编码效率和质量。
评测效果
为了对比现有解决方案测试 CodeLlama 的性能表现,选择了两项流行的编码基准:HumanEval 与Mostly Basic Python Programming(MBPP)。其中 HumanEval 主要测试模型根据文档字符串补全代码的能力,而 MBPP 则测试模型根据描述编写代码的能力。
从基准测试结果来看,CodeLlama 的表现优于编码专用的开源 Llama,甚至超越了 Llama 2。例如,CodeLlama-34B-Instruct在 HumanEval 上的得分为 53.7%,优于 GPT-3.5 的 48.1%,更接近 OpenAI 论文报告的 GPT-4 的 67%。在 MBPP 上,CodeLlama 34B 得分为 56.2%,超越了其他最先进的开源解决方案,已经与 ChatGPT 基本持平。
技术亮点
CodeLlama 是基于 Llama 2 定制开发的代码专用版本,通过在特定的代码数据集上进一步训练 Llama 2 模型创建而成。这一训练过程涉及从数据集中更深入地采样和更长时间的训练,以专注于代码相关的任务。从本质上讲,Code Llama 强化了其编码功能,使其能够更精准地响应代码生成和自然语言提示相关的需求。它不仅能够根据自然语言提示生成代码,还能对代码进行描述(例如,“生成一个输出斐波那契数列的函数”),甚至可以辅助代码完成和调试工作。
CodeLlama 支持当今广泛使用的多种编程语言,包括但不限于Python、C++、Java、PHP、TypeScript(作为JavaScript的超集)、C#以及Bash等。这种广泛的语言支持使得Code Llama在多种编程环境中都能发挥重要作用。
在人工智能领域,尤其是针对编码任务的LLM(大型语言模型),开放式的开发方法对于促进创新和提升安全性至关重要。公开可用的特定代码模型,如Code Llama,能够激发新技术的开发和应用,从而推动社会进步和改善人们的生活质量。通过发布这样的模型,整个社区可以共同评估其能力、识别潜在问题并协同修复漏洞,进一步推动技术的健康发展。
免责声明
CodeLlama-34B-Instruct模型来源于第三方,本平台不保证其合规性,请您在使用前慎重考虑,确保合法合规使用并遵守第三方的要求。