- Code Llama ist ein hochmoderner Large Language Model (LLM), der für das Programmieren entwickelt wurde und sowohl aus Code- als auch aus natürlichsprachlichen Prompts Code sowie natürlichsprachliche Beschreibungen zu Code erzeugen kann.
- Es basiert auf Llama 2 und ist in drei Modellen verfügbar: Code Llama (Basismodell für Code), Code Llama - Python (auf Python spezialisiert), Code Llama - Instruct (auf das Verständnis natürlichsprachlicher Anweisungen abgestimmt).
- Code Llama ist kostenlos für Forschung und kommerzielle Nutzung und wurde unter derselben Community-Lizenz wie Llama 2 veröffentlicht.
- Das Modell kann für Code-Vervollständigung und Debugging eingesetzt werden und unterstützt viele populäre Sprachen wie Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash und mehr.
- Code Llama ist in drei Größen mit 7B, 13B und 34B Parametern verfügbar; jede wurde mit 500B Token aus Code und codebezogenen Daten trainiert.
- Die Modelle sind für unterschiedliche Dienste und Latenzanforderungen ausgelegt: Das 34B-Modell liefert die besten Ergebnisse, während die kleineren 7B- und 13B-Modelle besser für Aufgaben geeignet sind, die schnellere und latenzarme Ausführung erfordern.
- Die Code-Llama-Modelle können einen Kontext von bis zu 100.000 Token verarbeiten, was bei der Generierung längerer Programme und beim Debugging größerer Codebasen nützlich ist.
- Zusätzlich wurden zwei weitere Varianten abgestimmt: Code Llama - Python (spezialisiert auf 100B Token Python-Code) und Code Llama - Instruct (darauf abgestimmt, hilfreiche und sichere Antworten in natürlicher Sprache zu erzeugen).
- In Benchmark-Tests übertraf Code Llama andere öffentlich verfügbare LLMs bei Code-Aufgaben und erreichte 53,7 % bei HumanEval sowie 56,2 % bei Mostly Basic Python Programming (MBPP).
- Es wurden Sicherheitsmaßnahmen ergriffen, um die mit Code Llama verbundenen Risiken zu mindern, einschließlich einer quantitativen Bewertung des Risikos, bösartigen Code zu erzeugen.
- Das Trainingsrezept und die Modellgewichte von Code Llama finden sich im Code Llama GitHub-Repository.
- Das Code-Llama-Forschungspapier bietet detaillierte Informationen zur Entwicklung des Modells, seinen Grenzen und zukünftigen Herausforderungen.
- Die Entwickler haben außerdem den Responsible Use Guide aktualisiert, um Hinweise zur verantwortungsvollen Entwicklung von Untermodellen aufzunehmen.
- Code Llama wurde entwickelt, um Softwareingenieure in allen Bereichen zu unterstützen und andere dazu zu inspirieren, Llama 2 für neue innovative Werkzeuge in Forschung und kommerziellen Produkten zu nutzen.
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