1. "Code Llama: Open Foundation Models for Code"的含义 "Code Llama: Open Foundation Models for Code"是一个专注于代码生成与理解的开源项目。Code Llama旨在通过提供一系列预训练的模型,帮助开发者更高效地编写、理解和优化代码。这些模型基于最新的自然语言处理(NLP)和机器学习技术,能够理解和生成多种编程语言...
Meta 表示，Code Llama 的开源协议与 Llama 2 一样，免费用于研究以及商用目的。相关论文《Code Llama: Open Foundation Models for Code》已经公布，足足有 47 页，作者有 25 位。论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ GitHub 地址：https://github....
作为Llama 2 的代码专用版本,Code Llama 基于特定的代码数据集在其上进一步微调训练而成。 Meta 表示,Code Llama 的开源协议与 Llama 2 一样,免费用于研究以及商用目的。 相关论文《Code Llama: Open Foundation Models for Code》已经公布,足足有 47 页,作者有 25 位。 论文地址: https://ai.meta.com/resear...
论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ Meta从训练Llama 2代码能力的数据集中提取了更多的数据，训练了更长的时间，得到了Code Llama。它可以根据代码和自然语言提示（比如「编写一个输出斐波那契数列的函数」）生成代码和与代码有关的自然语言描述。它还...
[CL]《Code Llama: Open Foundation Models for Code》B Rozière, J Gehring, F Gloeckle, S Sootla… [Meta AI] (2023) http://t.cn/A6O2KI8k #机器学习##人工智能##论文#
论文下载地址:https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ 8:05 恢复默认设置 Code Llama简单介绍 Code Llama是基于Llama 2大语言模型,再通过特定代码数据预训练、微调而成。除了支持文本或代码生成代码之外,还可用于代码的调试并支持目前所有主流开发语言。
1、《Code Llama: Open Foundation Models for Code》翻译与解读 摘要 我们发布了Code Llama,这是一系列基于Llama 2的面向代码的大型语言模型,具有开放模型中最先进的性能、填充能力、支持大型输入上下文以及零-shot指令跟随能力,可用于编程任务。我们提供多种版本以覆盖广泛的应用领域:基础模型(Code Llama)、Python专用...
论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ 其实，Code Llama在发布时就已经展现了不俗的实力，在一众代码生成模型中处于领先位置。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...
在我有6GB GPU内存的笔记本电脑上,我只能使用具有7B参数的4位量化Code Llama模型。有了更大的GPU,16位版本或更大的型号应该会工作得更好。 Code Llama试图搞笑(高温会导致奇怪的反应) 参考 [1] B. Rozière et al.: Code Llama: Open Foundation Models for Code (2023), arXiv:2308.12950(https://doi....
Code LLaMA (LLaMA 2): "Code Llama: Open Foundation Models for Code" [2023-08] [paper] [repo] Lemur (LLaMA 2): "Lemur: Harmonizing Natural Language and Code for Language Agents" [2023-10] [ICLR 2024 Spotlight] [paper] BTX (LLaMA 2): "Branch-Train-MiX: Mixing Expert LLMs into ...