LLAMA 2 Code Generation– Features and Performance When it comes to performance, Code Llama sets a new standard. It excels in generating code for multiple languages including Python, C++, Java, PHP, C#, TypeScript, and Bash. The model comes in three variants: the foundational model, a Pytho...
Code generation 代码生成 HumanEval、MBPP pass@K效果都不错 Massive Multitask Language Understanding 海量多任务语言理解 MMLU 5-shot setting:同上 2 训练过程中的表现 2.1 训练过程loss变化 结论:越大的模型效果越好,训练的tokens越多效果越好。 2.2 训练过程任务指标变化 结论1:越大的模型效果越好,训练的tokens...
3.1 Python code generation 当比较Llama 2与code Llama以及 code Llama与code Llama Python时,该文观察到模型专门化产生了代码生成能力的提升。Llama 2是在2T token上进行训练的,而在代码繁重的数据集中只训练500B的额外token,这在HumanEval和MBPP上都带来了巨大的性能提升,以至于Llama 2 70B在Python编码基准上大致...
Code Llama 是为代码类任务而生的一组最先进的、开放的 Llama 2 模型，我们很高兴能将其集成入 Hugging Face 生态系统！Code Llama 使用与 Llama 2 相同的社区许可证，且可商用。今天，我们很高兴能发布 Hugging Face 对 Code Llama 的全面支持 , 包括:Hub 上的模型支持，包括模型卡及许可证Transformers 已集成...
Code Llama is a model released byMetathat is built on top of Llama 2 and is a state-of-the-art model designed to improve productivity for programming tasks for developers by helping them create high quality, well-documented code. The models show s...
Llama 2 可以在本地环境中部署（使用llama.cpp），也可以通过托管服务，如 Hugging Face 推理终端节点，或者通过趋动云平台进行部署。📮 使用文本生成接口与推理终端来部署 LLama 2：https://hf.co/blog/llama2#using-text-generation-inference-and-inference-endpoints Code Llama 最新开源的 Code Llama 是基于 ...
Code Llama 是一个基于 Llama 2 的大型代码语言模型系列,在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序:基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟随模型 (Code Llama - Instruct),每个模型都...
查阅Meta 最近发布的编码人工智能工具 Code Llama,这是一个建立在 Llama 2 基础上的人工智能模型,针对生成和分析代码的能力进行了微调。 Code Llama 地址:https://about.fb.com/news/2023/08/code-llama-ai-for-coding/ 阅读《负责任使用指南》,它提供了以负责任的方式构建由大语言模型 (LLM) 支持的产品的最...
Code Llama 是为代码类任务而生的一组最先进的、开放的 Llama 2 模型,我们很高兴能将其集成入 Hugging Face 生态系统!Code Llama 使用与 Llama 2 相同的社区许可证,且可商用。 今天,我们很高兴能发布 Hugging Face 对 Code Llama 的全面支持 , 包括: ...
Code Llama 包含 3 个不同参数量的版本,分别为: 7 亿参数版、13 亿参数版 以及 340 亿参数版。在训练基础模型时,先用同等参数量的 Llama 2 模型初始化权重,然后在 5000 亿词元的代码数据集上训练。 Meta 还对训得的基础模型进行了两种不同风格的微调,分别为: Python 专家版 (再加 1000 亿个额外词元)...