建立在成功的基础上 骆驼2Meta AI揭晓 代码骆驼 70B，显着改进的代码生成模型。 这个强大的工具可以根据自然语言提示或现有代码片段以各种语言（Python、C++、Java、PHP）编写代码，速度、准确性和质量前所未有。
Code Llama 70B 是最大的代码生成开源人工智能模型之一，在该领域树立了新的标杆。 其目标是自动化软件创建和修改，最终使软件开发更加高效、易于访问和富有创意。 想象一下，向计算机描述您想要的程序并让它为您编码。 或者使用简单的命令轻松修改现有代码。 甚至可以在语言之间无缝翻译代码。 这些只是 Code Llama 70B 等模型解锁的一些可能性。
然而，生成代码带来了独特的挑战。 与自然语言的模糊性和灵活性不同，代码要求精确性和刚性。 它必须遵守严格的规则和语法，产生预期的输出和行为。 此外，代码可能复杂且冗长，需要大量的上下文和逻辑来掌握和生成。 克服这些障碍需要具有大量数据、处理能力和智能的模型。
什么是代码 Llama 70B？
这种尖端的大语言模型 (LLM) 拥有对惊人的 5000 亿个代码和相关数据进行训练的能力，在能力和稳健性方面超越了其前辈。 此外，其扩展的 100,000 个令牌上下文窗口使其能够处理和生成更长、更复杂的代码。
Code Llama 70B 建立在 Llama 2 的基础上，Llama 2 是一个拥有 1750 亿参数的法学硕士，能够生成跨各种领域和风格的文本。 这个专用版本使用自我关注对代码生成进行了微调，这种技术使其能够学习代码中的关系和依赖关系。
Code Llama 70B 可用于多种任务，包括：
- 从自然语言描述生成代码
- 在不同编程语言之间翻译代码
- 编写单元测试
- 调试代码
- 回答有关代码的问题
准确性和适应性的新高度
Code Llama 70B 的亮点之一是 CodeLlama-70B-Instruct，它是一种擅长理解自然语言指令并生成相应代码的变体。 该变体的得分为 67.8 人类评估，使用 164 个编程问题衡量代码生成模型的功能正确性和逻辑的基准。
这超过了之前的开放模型结果（CodeGen-16B-Mono：29.3，StarCoder：40.1）和竞争对手的封闭模型（GPT-4：68.2，Gemini Pro：69.4）。 CodeLlama-70B-Instruct 可解决排序、搜索、过滤和数据操作等各种任务，以及算法实现（二分搜索、斐波那契、阶乘）。
Code Llama 70B 还具有 CodeLlama-70B-Python，这是一种针对广泛使用的语言 Python 进行优化的变体。 它经过额外 1000 亿个 Python 代码标记的训练，擅长生成流畅且准确的 Python 代码。 其功能涵盖网络抓取、数据分析、机器学习和网络开发。
可用于研究和商业用途
Code Llama 70B 与 Llama 2 和之前的 Code Llama 模型具有相同的许可，可供研究人员和商业用户免费下载，允许使用和修改。 可以通过 Hugging Face、PyTorch、TensorFlow 和 Jupyter Notebook 等各种平台和框架进行访问和利用。 此外，Meta AI 还提供了针对不同用途和语言的模型使用和微调的文档和教程。
Meta AI 首席执行官马克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg) 在 Facebook 帖子中表示：“我们正在开源一个新的、改进的 Code Llama，包括更大的 70B 参数模型。 编写和编辑代码已成为当今人工智能模型最重要的用途之一。 事实证明，编码能力对于人工智能模型来说很有价值，可以更严格、更有逻辑地处理其他领域的信息。 我对这里的进步感到自豪，我期待看到这些进步也融入 Llama 3 和未来的模型中。”
如何安装Code Llama 70B
以下是本地免费安装CodeLlama 70B的步骤：
- 请求从 Meta AI 下载 或访问链接 此处访问型号卡
- 单击基本模型旁边的下载按钮
- 打开对话选项卡 LM工作室
- 选择您刚刚下载的Code Llama模型
- 在 LM studio 界面中开始与模型聊天
Code Llama 70B 将为代码创建和增强提供强大且易于使用的工具，从而对代码生成和软件开发行业产生重大影响。 它有可能通过基于自然语言指令提供指导和反馈来降低有抱负的编码人员的进入门槛。 此外，Code Llama 70B 可以为新颖的应用程序和用例铺平道路，包括代码翻译、摘要、文档、分析和调试。
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