根据这两个测试基准对 Code Llama 测试显示,Code Llama优于开源、特定代码的 Llama,并且优于 Llama 2 本身。例如,Code Llama 34B 在 HumanEval 上得分为 53.7%,在MBPP 上得分为 56.2%,超越了ChatGPT,但在 HumanEval 上仍逊于 GPT-4。 图表来源:Meta CodeLlama-34B的微调模型已超过GPT-4? 虽然Code Llama ...
在线试用地址:https://chat.deepseek.com/coder 2、CodeLlama-70B-Instruct 1月29日Meta新开源的代码大模型CodeLlama-70B-Instruct,可以说从去年8月到现在,半年磨一剑。在EvalPlus排行榜(https://evalplus.github.io/leaderboard.html)上,最新的CodeLlama-70B-Instruct的HumanEval paas@1评分58.5分,低于GPT-3.5,相...
Code Llama vs ChatGPT vs GPT4 小结 引言 青山隐隐水迢迢,秋尽江南草未凋。 小伙伴们好,我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编:卖热干面的小女孩。紧接前文: 万字长文细说ChatGPT的前世今生 Llama 2实战(上篇):本地部署(附代码) Llama 2实战(下篇)-中文语料微调(附代码) Code Llama实战(上篇)-模...
根据这两个测试基准对 Code Llama 测试显示,Code Llama优于开源、特定代码的 Llama,并且优于 Llama 2 本身。例如,Code Llama 34B 在 HumanEval 上得分为 53.7%,在MBPP 上得分为 56.2%,超越了ChatGPT,但在 HumanEval 上仍逊于 GPT-4。 图表来源:Meta CodeLlama-34B的微调模型已超过GPT-4? 虽然Code Llama ...
对标ChatGPT:代码质量跑分持平,但恶意代码拦截上Code Llama更强 在基准测试中,Code Llama的表现令人瞩目,它在HumanEval和Mostly Basic Python Programming (MBPP)上的通过率分别为53.7%和56.2%,超过了其他开源代码特定的LLM,并与ChatGPT的表现不相上下。 Meta还特别强调了负责任地使用AI的重要性,并介绍称Code Llama...
结果表明，Code Llama 的性能优于开源、特定于代码任务的 LLM，并且优于自家 Llama 2。例如，Code Llama 34B 在 HumanEval 上得分为 53.7%，在 MBPP 上得分为 56.2%，与其他最先进的开源解决方案相比是最好的，与 ChatGPT 相当。不过，Code Llama 也存在风险，Meta 表示构建负责任地 AI 模型至关重要，他们...
和我一起探索: * 通过实际案例进行实操演示:生成 Llama 4 的深度报告、创建 Augment Code 的快速入门指南、利用帕累托法则(80/20原则)高效学习 Three.js。 * 与 ChatGPT Deep Research 功能的对比分析。 * 来自 Google 官方的 6 个 Deep Research 核心使用技巧。 * 关键考量:潜在的陷阱、幻觉风险以及最佳...
打开解释器:使用CodeLlama在本地运行ChatGPT代码解释器 185 -- 8:31 App 2分钟内安装Open解释器|免费的开源代码解释器! 448 -- 6:28 App 第一个在编码上击败GPT-4的本地LLM | Codellama-70B 35 -- 31:10 App ChatGPT代码解释器与可注意插件——哪一个最适合数据分析 249 -- 4:35 App 如何安装代码L...
One of its standout features is the ability to personalize conversation templates, enhancing the overall user experience. This VS Code ChatGPT extension is compatible with local models, like CodeLlama-7B-Instruct running in Llama.cpp, adding an experimental touch for added flexibility in your develo...
与开发平台相集成:让 Code Llama 与更广泛的编码平台相兼容已经成为目前的首要任务,相信其后续将能够与各类流行 IDE 和文本编辑器无缝对接。 机器学习驱动的功能改进:Meta 在 AI 研究方面的持续投入,意味着机器学习的发展将不断驱动并增强 Code Llama 的性能与准确性。