模型簡介

CodeLlama是一款建立在 Llama 2 基礎之上的大型語言模型，它專門針對代碼生成和代碼討論任務進行了微調。該模型的規模從70億到340億個參數不等，這一特性使其有可能極大地加速開發人員的工作流程，提高開發效率，并顯著降低學習編碼的入門門檻。Code Llama 有望成為一款強大的生產力和教育工具，幫助程序員編寫出功能更強大、文檔更完善的軟件。

使用場景

CodeLlama旨在廣泛支持各個領域的軟件工程師，包括但不限于研究機構、工業界、開源項目、非政府組織以及企業環境。該模型免費提供給研究社區使用，同時也支持在商業環境中的應用，為開發者們提供了一個強大的工具，以提升他們的編碼效率和質量。

評測效果

為了對比現有解決方案測試 CodeLlama 的性能表現，選擇了兩項流行的編碼基準：HumanEval 與Mostly Basic Python Programming（MBPP）。其中 HumanEval 主要測試模型根據文檔字符串補全代碼的能力，而 MBPP 則測試模型根據描述編寫代碼的能力。

從基準測試結果來看，CodeLlama 的表現優于編碼專用的開源 Llama，甚至超越了 Llama 2。例如，CodeLlama-34B-Instruct在 HumanEval 上的得分為 53.7%，優于 GPT-3.5 的 48.1%，更接近 OpenAI 論文報告的 GPT-4 的 67%。在 MBPP 上，CodeLlama 34B 得分為 56.2%，超越了其他最先進的開源解決方案，已經與 ChatGPT 基本持平。

技術亮點

CodeLlama 是基于 Llama 2 定制開發的代碼專用版本，通過在特定的代碼數據集上進一步訓練 Llama 2 模型創建而成。這一訓練過程涉及從數據集中更深入地采樣和更長時間的訓練，以專注于代碼相關的任務。從本質上講，Code Llama 強化了其編碼功能，使其能夠更精準地響應代碼生成和自然語言提示相關的需求。它不僅能夠根據自然語言提示生成代碼，還能對代碼進行描述（例如，“生成一個輸出斐波那契數列的函數”），甚至可以輔助代碼完成和調試工作。

CodeLlama 支持當今廣泛使用的多種編程語言，包括但不限于Python、C++、Java、PHP、TypeScript（作為JavaScript的超集）、C#以及Bash等。這種廣泛的語言支持使得Code Llama在多種編程環境中都能發揮重要作用。

在人工智能領域，尤其是針對編碼任務的LLM（大型語言模型），開放式的開發方法對于促進創新和提升安全性至關重要。公開可用的特定代碼模型，如Code Llama，能夠激發新技術的開發和應用，從而推動社會進步和改善人們的生活質量。通過發布這樣的模型，整個社區可以共同評估其能力、識別潛在問題并協同修復漏洞，進一步推動技術的健康發展。

免責聲明

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