Meta CEO小扎也在个人博客中宣布了这一消息，表示为70B Code Llama感到骄傲。而小扎的这则帖文，也被细心的网友发现了玄机。Llama 3要来了？等一下……他说的是……Llama……3？的确，在帖文的结尾处，小扎说希望这些成果能够应用到Llama 3当中。难道，Llama 3，真的要来了吗？早在去年8月，有关Llama 3...
顺便说一下,目前能够使用 Llama 3 70B 对话的地方很多,包括但不限于 Meta 官方的meta.ai,Huggingface 的Huggingchat,Perplexity Lab,以及GroqChat。 我使用的是Huggingchat,让它给我编写一个 pong 游戏。代码生成速度很快。 之后,我把代码直接贴到了 Visual Studio Code 里面,然后运行。 结果是毫无报错,直接顺利运...
作为一个 22B 参数的模型，Codestral 与以往的代码大模型相比，在代码生成性能和延迟空间方面树立了新标准。从下图 1 可以看到，Codestral 的上下文窗口长度为 32k，竞品 CodeLlama 70B 为 4k、DeepSeek Coder 33B 为 16k、Llama 3 70B 为 8k。结果显示，在代码生成远程评估基准 RepoBench 上，Codestral 的表现...
据 Meta AI 博客文章的介绍，Code Llama 70B 可比其他版本处理更多查询，这意味着开发人员可以在编程时向其提供更多提示，并且可以更加准确。在 HumanEval 基准测试中，Code Llama 70B 的准确率达到了 53%，优于 GPT-3.5 的 48.1%，进一步接近 OpenAI 论文报告中 GPT-4 的 67%。Code Llama 基于 Llama 2 构...
以及 Code Llama 70B Instruct 70B，它针对理解自然语言指令进行了微调。训练流程如图：如图所示，包含 3...
从下图 1 可以看到,Codestral 的上下文窗口长度为 32k,竞品 CodeLlama 70B 为 4k、DeepSeek Coder 33B 为 16k、Llama 3 70B 为 8k。结果显示,在代码生成远程评估基准 RepoBench 上,Codestral 的表现优于其他模型。 Mistral AI 还将 Codestral 与现有的特定于代码的模型进行了比较,后者需要较高的硬件需求。
之后,我把代码直接贴到了Visual StudioCode 里面,然后运行。 结果是毫无报错,直接顺利运行。 左手W, S 按键,右手上下按键。左右互搏,我玩儿了个不亦乐乎,哈哈。 我一下子来了灵感 —Llama 3 70B 这东西的编程能力既然这么好,为什么不用它和 Open Interpreter 结合,帮我做数据分析呢?
今天(1月30日),Meta正式发布了Code Llama 70B,作为Code Llama系列中规模最大,性能最强的版本,一举击败了GPT-4! 目前,模型共有三个版本,均可免费用于研究和商业目的: CodeLlama - 70B:基础代码模型; CodeLlama - 70B - Python:专门针对Python的 70B模型; ...
CodeLlama - 70B - Python:专门针对Python的 70B模型; CodeLlama - 70B - Instruct:专门用于理解自然语言指令的模型。 算上8月份发布的Code Llama 7B、13B和34B,这个家也算是完整了。 论文地址:https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ ...
Llama 3，性能重回王座 最新发布的 8B 和 70B 参数的 Llama 3 模型可以说是 Llama 2 的重大飞跃，由于预训练和后训练（Post-training）的改进，本次发布的预训练和指令微调模型是当今 8B 和 70B 参数规模中的最佳模型。与此同时，后训练过程的改进大大降低了模型出错率，进一步改善了一致性，并增加了模型响应的...