Meta ha presentato una soluzione innovativa chiamata Code Llama, sfruttando la potenza del suo modello linguistico di grandi dimensioni Llama 2. Questo strumento all’avanguardia mira a rivoluzionare la generazione del codice e il debug assistendo i programmatori nel loro lavoro.
Code Llama opera con la stessa licenza comunitaria di Llama 2, consentendo a ricercatori e aziende di utilizzarlo liberamente. Sfruttando prompt o stringhe di codice specifiche, Code Llama può creare stringhe di codice ed eseguire il debug efficace del codice esistente. Meta ha fatto un ulteriore passo avanti introducendo versioni specializzate come Code Llama-Python e Code Llama-Instrct, che si rivolgono rispettivamente agli sviluppatori Python e comprendono le istruzioni in linguaggio naturale. Tuttavia, è importante notare che ciascuna versione ha uno scopo distinto e Meta sconsiglia di utilizzare la base Code Llama o Code Llama-Python per le istruzioni in linguaggio naturale.
Nel tentativo di migliorare i flussi di lavoro degli sviluppatori, Meta evidenzia la versatilità di Llama 2 e dei suoi derivati, che aiutano i programmatori in varie attività, dallo sviluppo di software al debug del codice. Ottimizzando l’efficienza, questi strumenti mirano a consentire agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti più incentrati sull’uomo del loro lavoro.
Meta afferma che Code Llama supera i modelli Llama 2 disponibili al pubblico, sebbene trattengano confronti specifici. Code Llama ha ottenuto un impressionante 53,7% sul benchmark del codice HumanEval, dimostrando la sua capacità di generare accuratamente codice basato su descrizioni testuali.
Per soddisfare le diverse esigenze dei progetti, Meta offre tre diverse dimensioni di Code Llama, con la variante più piccola progettata per funzionare perfettamente su una singola GPU, perfetta per progetti a bassa latenza.
In particolare, questo non è il primo esempio di strumenti di generazione di codice nel settore tecnologico. Concorrenti come Copilot di GitHub, basato su GPT-4 di OpenAI, hanno già fatto passi da gigante nella generazione e nel controllo rapidi del codice. AWS di Amazon offre anche CodeWhisperer per la generazione, il controllo e gli aggiornamenti del codice. Sebbene AlphaCode di Google sia ancora in fase di sviluppo, è ancora un altro esempio della ricerca da parte del settore dell’automazione della scrittura del codice.
Tuttavia, vale la pena ricordare che GitHub e OpenAI stanno attualmente affrontando una battaglia legale su Copilot. Le accuse di violazione del copyright derivano dalla capacità di Copilot di riprodurre il codice concesso in licenza.
Questo modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) all’avanguardia può generare e partecipare a discussioni relative al codice con un semplice messaggio di testo. Code Llama si aggiudica il titolo di LLM più avanzato disponibile al pubblico per attività di codifica, offrendo agli sviluppatori efficienza e competenza senza pari. Inoltre, demolisce le barriere che ostacolano gli aspiranti programmatori, aprendo la strada a un ingresso più agevole nel mondo della programmazione.
Più che un semplice strumento, Code Llama rappresenta un cambio di paradigma nella produttività e nella formazione per i programmatori che cercano di creare software resiliente e ben documentato. Sfruttando la sua potenza, gli sviluppatori possono migliorare le proprie capacità di codifica, semplificando con facilità attività complesse. Che si tratti di generare codice o fornire approfondimenti sull’esecuzione del codice, Code Llama combina senza sforzo linguaggio naturale e abilità di codifica. Di conseguenza, la programmazione diventa un’esperienza più snella e illuminante per gli utenti.
In linea con l’impegno nel promuovere l’innovazione, la sicurezza e la responsabilità, adottiamo un approccio aperto allo sviluppo dell’IA. Pertanto, siamo lieti di rilasciare Code Llama con la stessa licenza comunitaria del suo predecessore, Llama 2. Questa licenza consente sia ai ricercatori che agli enti commerciali di sfruttare liberamente il potenziale di Code Llama.
Nato dalla fusione di Llama 2 e set di dati specifici del codice, Code Llama emerge come un LLM esperto di dominio attraverso una formazione specializzata. L’aumento delle capacità di codifica consente a Code Llama di generare facilmente codice, esporre concetti relativi al codice in linguaggio naturale e rispondere a domande presentate tramite codice o istruzioni in linguaggio naturale. Dal completamento di frammenti di codice alla facilitazione del debug, Code Llama si rivela indispensabile in una moltitudine di linguaggi di programmazione. Riconoscendo l’importanza dell’adattabilità, Code Llama si rivolge a linguaggi popolari come Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash e molti altri.
Per soddisfare le diverse esigenze, Code Llama si presenta in tre distinte varianti: parametri 7B, 13B e 34B. Ogni modello viene sottoposto a una formazione meticolosa con un colossale token di codice da 500 miliardi e dati relativi al codice, garantendo una competenza senza rivali. Inoltre, i modelli base e istruiti 7B e 13B presentano la rivoluzionaria funzionalità fill-in-the-middle (FIM) fin dal primo utilizzo. Questa funzionalità potenziata consente il completamento del codice senza problemi, offrendo agli utenti un’esperienza di codifica senza problemi fin dall’inizio.
Hanno sviluppato tre modelli unici per soddisfare diversi requisiti di servizio e latenza. Il modello 7B è perfetto per il servizio con GPU singola. Per risultati ottimali e una migliore assistenza nella codifica, il modello 34B supera tutti gli altri. Tuttavia, se la velocità e la bassa latenza sono cruciali, i modelli più piccoli 7B e 13B sono più adatti, soprattutto per attività come il completamento del codice in tempo reale.
Inoltre, hanno fatto un ulteriore passo avanti introducendo due varianti aggiuntive di Code Llama: Code Llama – Python e Code Llama – Instruct.
Code Llama – Python è una versione specializzata appositamente ottimizzata su un ampio set di dati di token di codice Python da 100 miliardi. Data l’importanza di Python nella generazione di codice e il ruolo significativo di Python e PyTorch nella comunità dell’intelligenza artificiale, riteniamo che questo modello specializzato offra ulteriore utilità.
D’altra parte, Code Llama – Instruct è una variazione che incorpora la messa a punto e l’allineamento delle istruzioni. Questo processo di formazione si concentra su un obiettivo diverso, alimentando il modello con input di insegnamento del linguaggio naturale e il corrispondente risultato atteso. Di conseguenza, Code Llama – Instruct eccelle nel comprendere le aspettative degli utenti e nel generare risposte utili e sicure in linguaggio naturale. Pertanto, consigliamo vivamente di utilizzare le varianti Code Llama – Istruisci ogni volta che utilizzi Code Llama per la generazione del codice.
In sintesi, la vasta gamma di modelli garantisce che Code Llama possa soddisfare una varietà di esigenze, fornendo prestazioni, precisione e versatilità eccezionali per le attività di generazione di codice.
Utilizzando gli LLM, i programmatori hanno già abbracciato una gamma di applicazioni per migliorare le loro attività. L’obiettivo finale è ottimizzare i flussi di lavoro degli sviluppatori eliminando responsabilità monotone e consentendo loro di dare priorità alle attività che richiedono un tocco umano. La convinzione risiede nel potenziale dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare dei LLM per la codifica, che possono essere notevolmente migliorati attraverso un approccio aperto che enfatizzi l’innovazione e la sicurezza. La disponibilità di modelli specifici del codice accessibili al pubblico apre la strada al progresso di tecnologie rivoluzionarie che migliorano la vita delle persone. Con l’introduzione di Code Llama, l’intera comunità può valutarne le capacità, individuare le carenze e correggere le vulnerabilità.
Code Llama segue un design completo, rivolto agli ingegneri del software in vari settori, che comprende ricerca, industria, progetti open source, ONG e imprese. Tuttavia, rimangono numerosi casi d’uso in attesa di supporto. Aspiriamo che Code Llama serva da ispirazione per altri per sfruttare la potenza di Llama 2, coltivando nuovi strumenti sia per la ricerca che per le imprese commerciali.
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