compiler emulation的结果中,可以看到LLM Compiler输出的IR最多有95.6%能通过编译,20.0%和编译后的结果完全相同。 Foudation model tasks实验结果 Software engineering tasks 作者还做了一些软工类的任务,评估大模型从自然语言提示生成Python代码的能力,可以看到相比于Code Llama,LLM Compiler在这方面的能力下降了不少,看...
To reproduce the evaluation results in the paper, run the following command. You need to first register your OpenAI API key to the environment: export OPENAI_API_KEY="sk-xxx" python run_llm_compiler.py --benchmark {benchmark-name} --store {store-path} [--logging] [--stream] To run...
在训练的四个阶段中,保留了前一任务的15%数据。 model:https://huggingface.co/collections/facebook/llm-compiler-667c5b05557fe99a9edd25cb来源 | PaperAgent LLM热点Paper1 发布于 2024-06-29 10:13
a team of researchers from UC Berkeley, ICSI, and LBNL have developed LLMCompiler, a framework designed to enhance the efficiency and accuracy of LLMs in such tasks. LLMCompiler enables parallel execution of function calls through its components: LLM Plan...
Code 领域的可验证性也非常强,AI 能通过 compiler/interpreter 自行验证可用性。如果不成功,报错信息也能帮助 AI 自己去发现和理解错误在哪里。而且coding 领域相比 math 还有两个独特的优势: • 海量高质量数据。开源领域已经有很多项目代码,而且其数据质量很高:有代码项目的文件结构、优化历史、遇到问题时的修复方...
Code 领域的可验证性也非常强,AI 能通过 compiler/interpreter 自行验证可用性。如果不成功,报错信息也能帮助 AI 自己去发现和理解错误在哪里。而且coding 领域相比 math 还有两个独特的优势: •海量高质量数据。开源领域已经有很多项目代码,而且其数据质量很高:有代码项目的文件结构、优化历史、遇到问题时的修复方案...
LLMCompiler streamlines parallel function calling with three components: (i) an LLM Planner, formulating execution strategies and dependencies; (ii) a Task Fetching Unit, dispatching function calling tasks; and (iii) an Executor, executing these tasks in parallel. LLMCompiler automatically computes an...
The goal of this work is to automatically generate tests and use these tests to validate and verify compiler implementations of a directive-based parallel programming paradigm, OpenACC. To do so, in this paper, we explore the capabilities of state-of-the-art LLMs, including open-source LLMs...
这两个领域具有准确、快迭代的评判标准,使得模型能够获得明确的反馈:我们可以把 code script 放进 Python Interpreter/ compiler,把 math proof 放进 Lean(Lean 是一种编程语言,通过计算机验证数据定理,广泛用在 AI 形式化数学证明中帮助 AI 理解数学题),就能自动验证其准确性。
Code 领域的可验证性也非常强,AI 能通过 compiler/interpreter 自行验证可用性。如果不成功,报错信息也能帮助 AI 自己去发现和理解错误在哪里。而且 coding 领域相比 math 还有两个独特的优势: • 海量高质量数据。开源领域已经有很多项目代码,而且其数据质量很高:有代码项目的文件结构、优化历史、遇到问题时的修复...