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...
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...
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...
我们可以看到前代的34B表现已经很好了,而参数量翻了一倍的Code Llama 70B老大哥直接霸榜,并且相比于34B性能显著提升。 其中,CodeLlama-70B-Instruct在HumanEval上得分高达67.8,超过了CodeGen-16B-Mono(29.3)和StarCoder(40.1)等开放模型之前的最佳成绩,并与GPT-4(68.2)和Gemini Pro(69.4)等闭源模型相当。 当然,为了...
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...
结果显示,相比于ChatGPT(GPT3.5 Turbo),Code Llama给出的回答更为安全。 挑战GPT-4,coding模型卷起来了! 目前,通过各各类主流的平台和框架都可以访问和使用Code Llama 70B,例如Hugging Face、PyTorch、TensorFlow和Jupyter Notebook。 此外,Meta AI还提供了针对不同目的和语言,使用和微调模型的文档和教程。
首先,这次对比中使用了GPT-3.5 版本的 ChatGPT,以及 Perplexity 平台支持的 Code Llama。我们将提出 8 个问题,以此来对比二者是否成功生成代码。 问题1: “使用Python。 给定两个字符串 word1 和 word2。 通过以交替顺序添加字母来合并字符串,从 word1 开始。 如果一个字符串比另一个字符串长,请将附加字母附...
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...
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,他们在发布 ...
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,他们在发布 Code Llama 之前采取了许多安全措施。作为红队测试工作的一部分,Meta 对 Code Llama 生成恶意代码的风险进行了定量评估。他们创建了一些提示,以试图让模型生成恶意代码,并将 Code Llama 对这些提示的响应与 ChatGPT (GPT3.5 Turbo) ...