程序员和开发人员不断寻求工具来优化他们的工作流程，使编码过程更加直观和高效。如果您一直在寻找下一个编码工具来改变您的编码体验，您会很高兴知道 Meta 推出了其最新作品：Code Llama。但是，它在编码和应用程序开发方面与ChatGPT相比如何？本快速概述指南将提供有关Code Llama 的更多信息，以及Code Llama 与 ChatGPT 之间的比较以及当前编码技能之间的比较。
这不仅仅是任何普通的语言模型。Code Llama是专门为编码任务设计的公开可用的大型语言模型（LLM）。如果您对它的潜力感到好奇，请考虑一下：它有望加快经验丰富的开发人员的工作流程，甚至简化初学者的编码世界。这是连接编码频谱的两个极端所需的桥梁。
Code Llama背后的精神很明确：为每个可以想象的领域的开发人员提供便利，无论是研究，工业还是非政府组织。通过优先考虑对 AI 的开放方法，Meta 确保该工具不仅具有创新性，而且还符合安全标准。毫无疑问，这种开放模型将在为新技术进步铺平道路方面发挥关键作用，这些进步可以提高我们在编码时的生产力。
Code Llama vs 聊天GPT
Code Llama已成为ChatGPT的有力竞争者，展示了其在某些基准测试上优于GPD 3.5的实力。Code Llama 不是一个放之四海而皆准的模型。它提供了四个不同的模块：Code Llama 34b 指令模型，以及原始的 Llama 2 7b、13b 和 70b。测试的重点主要是Code Llama 34b模型，所有测试都是用Python运行的。
第一个测试是Python中的简单计算器函数。Code Llama迎接了挑战，成功地实现了该功能。第二个测试涉及实现斐波那契级数，Code Llama在有或没有递归的情况下都可以轻松完成这项任务。
第三个测试需要编写一个 Python 函数来从列表中删除重复的项目，同时保留顺序。Code Llama展示了其在Python集和列表理解方面的熟练程度，成功地实现了该功能。第四个测试涉及编写一个Python函数来根据某些标准验证密码，Code Llama也成功完成了这项任务。
然而，Code Llama偶然发现了第五个测试，它涉及编写一个Python函数将罗马数字转换为整数值。事实证明，这是Code Llama无法克服的挑战。第六个测试需要编写一个Python函数来重新排列字符串中的字符，以便将匹配的字母组合在一起，这也被证明是Code Llama和GPD 3.5的绊脚石。
最后的测试涉及为网页编写HTML代码，该按钮可以更改背景颜色并在按下时显示随机笑话。Code Llama 救赎了自己，成功实现了该功能。
代码美洲驼的特点包括：
- Llama 2的深厚根基：Code Llama不是一个独立的模型，而是一个进化。它是备受推崇的 Llama 2 的以代码为中心的变体，在特定于代码的数据集上进一步完善。长时间的训练和数据采样大大增强了其编码能力。
- 多方面的编码协助：无论您是在想“我需要一个斐波那契数列的函数”，还是在寻求调试方面的帮助，Code Llama 都可以为您服务。它擅长生成代码，讨论代码的复杂性，甚至提供代码完成。
- 广泛的语言支持：无论您选择哪种编码语言 – 无论是Python，Java，C++，甚至是Typescript – Code Llama都能满足您的需求。它支持大量流行的编程语言，确保绝大多数开发人员可以从其专业知识中受益。
- 多种型号选择：Meta 明白，一种尺寸并不适合所有人。Code Llama 具有三种不同的尺寸 – 7B、13B 和 34B 参数 – 可根据各种需求量身定制。如果您想知道这对您有何影响，例如，7B 型号针对单 GPU 服务进行了优化，而强大的 34B 型号则提供了无与伦比的编码支持。但是，如果您追求速度，那么 7B 和 13B 变体擅长实时代码完成和需要低延迟的任务。
- 用于精度的专用变体：Meta 对精度的承诺在其两个专业版本中显而易见：Code Llama – Python 和 Code Llama – Instruct。前者经过了高达100B的Python代码标记的微调，专门迎合了Python爱好者。另一方面，后者旨在更好地理解用户提示，确保它提供精确和安全的响应。
在代码生成方面，Code Llama 已被证明是一个有能力的模型。人工智能的世界是广阔而不断变化的，而Code Llama是一个有前途的新成员。有了像Code Llama这样的工具，编码的未来看起来不仅光明，而且精简和复杂。当我们站在这个新时代的风口浪尖时，人们不禁期待这些创新将带来的无数可能性。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun251061.html
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