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Code Llama

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Beschreibung

Code Llama ist ein hochmodernes großes Sprachmodell (LLM), das speziell für die Generierung von Code und natürlicher Sprache über Code entwickelt wurde. Es basiert auf Llama 2 und ist in drei verschiedenen Modellen verfügbar: Code Llama (grundlegendes Code-Modell), Code Llama - Python (spezialisiert auf Python) und Code Llama - Instruct (feinabgestimmt für das Verständnis von Anweisungen in natürlicher Sprache). Code Llama kann Code und natürliche Sprache über Code basierend auf Eingabeaufforderungen sowohl aus Code als auch aus natürlicher Sprache generieren. Es kann für Aufgaben wie Codevervollständigung und Debugging in beliebten Programmiersprachen wie Python, C++, Java, PHP, Typescript, C#, und Bash verwendet werden. Code Llama ist in verschiedenen Größen mit unterschiedlichen Parametern verfügbar, wie 7B, 13B und 34B. Diese Modelle wurden mit einer großen Menge an Code und codebezogenen Daten trainiert. Die 7B- und 13B-Modelle haben die Fähigkeit, die Mitte auszufüllen, was sie zur Unterstützung von Codevervollständigungsaufgaben befähigt. Das 34B-Modell bietet die beste Codierungsunterstützung, kann aber eine höhere Latenz haben. Die Modelle können Eingabesequenzen von bis zu 100.000 Token verarbeiten, was mehr Kontext und Relevanz in Szenarien der Codegenerierung und des Debuggings ermöglicht.Zusätzlich hat Code Llama zwei feinabgestimmte Variationen: Code Llama - Python, das auf die Generierung von Python-Code spezialisiert ist, und Code Llama - Instruct, das darauf trainiert wurde, hilfreiche und sichere Antworten in natürlicher Sprache zu liefern. Es ist wichtig zu beachten, dass Code Llama nicht für allgemeine Aufgaben in natürlicher Sprache geeignet ist und ausschließlich für codespezifische Aufgaben verwendet werden sollte.Code Llama wurde mit anderen Open-Source-LLMs verglichen und hat eine überlegene Leistung gezeigt, indem es hohe Punktzahlen bei Coding-Benchmarks wie HumanEval und Mostly Basic Python Programming (MBPP) erreicht hat. Verantwortungsvolle Entwicklung und Sicherheitsmaßnahmen wurden bei der Erstellung von Code Llama berücksichtigt.Insgesamt ist Code Llama ein leistungsstarkes und vielseitiges Werkzeug, das Arbeitsabläufe beim Codieren verbessern, Entwickler unterstützen und beim Lernen und Verstehen von Code helfen kann.

Code Llama

Tool-Details

Auszeichnungen

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Preise

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BASIC PLAN

$ 15/mo

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TEAM PLAN

$ 48/mo

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BUSINESS PLAN

$ 82/mo

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Vorteile und Nachteile

Vorteile

  • Generiert Code
  • Versteht Code
  • CODE -Abschlussfunktion
  • Unterstützt Debugging -Aufgaben
  • Unterstützt Python, C ++, Java , PHP, TypeScript, C#, Bash
  • Verschiedene Modelle: 7B, 13B, 34B
  • Eingabebereiche -Sequenzen bis zu 100.000 Token
  • hat ein spezielles Python -Modell
  • Feine abgestimmte Variante zum Verständnis der Anweisungen für natürliche Sprache
  • andere Open-Source-LLMs übertrifft Maßnahmen
  • Kostenlos für Forschung und kommerzielle Verwendung
  • Bildungsinstrument
  • Drei Größen verfügbar: 7B, 13B, 34B
  • 7B- und 13B -Modelle KOMMEN mit FIM-Funktion (FIM) -Capabilität
  • Stabile Generationen
  • Öffnen Sie für Community-Beiträge
  • Enthält verantwortungsbewusst 7B-Modell kann auf einer einzelnen GPU
  • 34B-Modell zugestellt werden, die eine bessere Codierungshilfe bietet
  • Geeignet für den Umgang mit langen Eingabebuchsequenzen für komplexe Programme
  • Unterstützung in Echtzeit unterstützt Echtzeit Code-Abschluss
  • Für codesspezifische Aufgaben
  • Kann Code in vorhandenen Code einfügen
  • Anweisungsvariante besser im Verständnis menschliche Eingabeaufforderungen
  • Mehr Kontext aus Codebasis für relevante Generationen
  • Großer Token -Kontext für komplizierte Debugging
  • Potenzial für die Einstiegspotential für die Eintrittspotenzial Für Code -Lernende
  • Erhöht die Softwarekonsistenz
  • Potenzielle Risikobewertungsfähigkeit
  • Safer Generating Response
  • Enthält Details zu Modellbeschränkungen, bekannte Herausforderungen
  • Erleichtert die Entwicklung neuer Technologien
  • Schulungen für Github
  • Modellgewichte öffentlich verfügbar
  • hilfreich für die Definition von Inhaltsrichtlinien und Minderungsstrategien
  • nützlich zur Bewertung und Verbesserung der Leistung
  • Umrisse Maßnahmen zur Behandlung von Risiken auf Input- und Ausgangsebene

Nachteile

  • Höhere Latenz mit 34B -Modell
  • Nicht für natürliche Sprachaufgaben geeignet
  • Erzeugt bei bestimmten Gelegenheiten keine sicheren Antworten zu Lizenzierung und akzeptable Richtlinie
  • Kann riskante oder böswillige Code erzeugen
  • Spezialisierte Modelle, die für bestimmte Sprachen erforderlich sind LI erfordert ein großes Volumen von Token
  • Es fehlt die Anpassungsfähigkeit für nicht-kodierende Aufgaben

Alternativen

Wir haben keine Alternativen gefunden

Häufig gestellte Fragen

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