Code Llama 是代码生成的基础模型。Code Llama 模型使用填充目标进行训练,并设计用于在 IDE 中完成代码。 Code Llama — 指示 Instruct 版本在指令数据集上进行了微调,以回答人类问题,类似于 ChatGPT。 Code Llama — Python Python 版本在包含 100B 个 Python 代码标记的附加数据集上
由于 Code Llama – Instruct 专门就生成实用、安全的自然语言回答进行了微调,因此在使用 Code Llama 进行代码生成时,Meta 建议开发者优先选择 Code Llama – Instruct。 Meta 并不建议开发者使用 Code Llama 或者 Code Llama – Python 执行常规自然语言任务,因为这两套模型并不是为遵循自然语言指令所设计。Code Ll...
Code Llama-Python 是 Code Llama 的一种变体，其在 Python 代码的 100B token 上进一步微调。下表为 Code Llama-Python 的训练数据集。Code Llama - Instruct 是 Code Llama 的指令微调和对齐变体，能够更好地理解输入提示。Meta 建议在使用 Code Llama 进行代码生成时使用 Code Llama - Instruct 变体，因为 C...
Meta建议在使用Code Llama-Instruct进行代码生成任务，因为Code Llama - Instruct经过微调后，可以生成更加有用且更加安全的自然语言回复。Meta不建议直接使用Code Llama或Code Llama - Python来执行一般的自然语言任务，因为这两个模型的设计初衷都不是遵循自然语言指令。而且Code Llama也只专门用于代码相关的任务，不适合...
Code Llama – Instruct 则是 Code Llama 的指令微调与对齐变体。指令微调同样属于继续训练过程,能够满足其他特定目标。该模型接受“自然语言指令”输入与预期输出组合的持续训练,因此能够更好地理解人们对于提示词的生成期望。由于 Code Llama – Instruct 专门就生成实用、安全的自然语言回答进行了微调,因此在使用 Code...
下图展示了一个使用Code Llama - Instruct的例子。此模型能够解读自然语言,为命令行程序确定合适的选项,并对其提供的解决方案进行说明。 Code Llama 数据集简介 初始化训练:Code Llama模型的初始训练基于500B tokens。该训练从Llama 2的7B、13B和34B版本开始。 主数据集特点: 该模型主要在一个公开且几乎已去重的代...
Code Llama，基础代码模型；Code Llama-Python，Python 微调版；Code Llama-Instruct，自然语言指令微调版。其中，后面两个模型专注于特定的编码语言。现在这个模型大家族又加入了 Code Llama 70B，在代码任务上又提升了一个台阶。Code Llama 70B 是在 1TB 的代码和代码相关数据上训练而成，托管在代码存储库 Hugging ...
Code Llama - Python是用Code Llama在100B的Python代码token上进一步微调的产物。 由于Python是代码生成任务中最常用的语言,并且Python和PyTorch在AI社区中具有举足轻重的地位,专门训练一个能对Python提供更好支持的模型能够大大增强模型的实用性。 而Code Llama - Instruct则是经过指令微调和对齐的Code Llama。 Meta将...
不过GPT-4依然凭借着67.0的HumanEval（pass@1）得分数遥遥领先（Code Llama 34B为53.7）。尽管后来又有Code Llama的微调版本获得了更好的成绩，却并没有进入Meta的这个官方表格。但是！在寒窗苦读了5个月之后，Code Llama终于一鸣惊人，以最强的70B模型登顶全部三项测试的榜首。其中，CodeLlama-70B-Instruct在Human...
CodeLlama - 70B,基础代码模型; CodeLlama - 70B - Python,专门针对 Python; Code Llama - 70B - Instruct,它针对理解自然语言指令进行了微调。 Mata建议在使用 Code Llama 进行代码生成时使用 Code Llama - Instruct 变体,因为 Code Llama - Instruct 已经过微调,可以用自然语言生成有用且安全的答案。