Meta kündigt Code LIama an, ein Codierungstool für künstliche Intelligenz

Meta führte Code Llama ein, ein umfassendes Sprachmodell, das speziell für Codierungsmissionen entwickelt wurde. Code Llama ist ein neues Modell, das auf dem zuvor veröffentlichten Modell Llama 2 aufbaut. Das neue Modell ist eine trainierte Version von über 500 Milliarden Codes und codebezogenen Informationen.

Code Llama ist nicht dazu gedacht, Softwareentwickler bei der Erstellung von Code und muttersprachlichen Äquivalenten zu unterstützen. Das neue Tool für künstliche Intelligenz unterstützt gängige Programmiersprachen wie Python, Javascript, Java, C++ und hilft auch bei Aufgaben wie Code-Vervollständigung und Debugging.

Meta veröffentlicht Code Llama in drei Dimensionen, 7 Milliarden, 13 Milliarden und 34 Milliarden Parametern. Die kleineren 7B- und 13B-Modelle sind für Situationen mit geringer Latenz und Codevervollständigung in Echtzeit optimiert. Das 34B-Modell liefert im Allgemeinen die besten Ergebnisse, erfordert jedoch mehr Rechenleistung.

Darüber hinaus hat Meta die Python- und Instruct-Varianten von Code Llama optimiert. Die Python-Version bietet erweiterte Funktionen für Python-Codegenerierungsaufgaben. In dieser Mitte wurde die Instruct-Version verfeinert, um glaubwürdigere und nützlichere Antworten auf Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zu liefern.

Meta gab an, dass Code Llama das Potenzial hat, die Produktivität professioneller Entwickler zu steigern und die Eingabeunordnung für neue Programmierer zu verringern. Das Unternehmen ist sich jedoch der Risiken bewusst, die mit großen Sprachmodellen verbunden sind, und ist daher davon überzeugt, dass ein Open-Source-Ansatz der beste Weg ist, die Sicherheit zu erhöhen.

Code Llama steht für nichtkommerzielle Forschung und sogar für die kommerzielle Nutzung unter einer Open-Source-Lizenz zur Verfügung. Das Unternehmen hofft, dass die Veröffentlichung dieser Version zu weiteren Innovationen bei KI-Codierungsassistenten führen und es der Community ermöglichen wird, Fähigkeiten und Schwachstellen zu bewerten.

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