ツール情報
Code Llamaは、コードをより効果的に書き、理解するために設計された高度なツールです。.
コードを生成し、それを平易な言葉で説明できる強力なアシスタントが指先にあると想像してみてください。それがまさにCode Llamaの役割です。Llama 2の基盤の上に構築されており、標準のCode Llama、Pythonコーディングに特化したCode Llama - Python、自然言語の指示を解釈するために微調整されたCode Llama - Instructの3つのモデルがあります。.
Code Llamaを使用すると、コードの補完やデバッグなど、さまざまなタスクを達成するために、コードと平易な言語のプロンプトの両方を使用できます。Python、C++、Java、PHP、TypeScript、C#、Bashなど、いくつかの人気プログラミング言語をサポートしています。モデルは異なるサイズで利用可能で、7億パラメータ、130億、さらには340億のものがあり、ニーズにぴったり合ったものを選ぶことができます。7Bおよび13Bモデルは、コーディング中のギャップを埋めるのに最適ですが、34Bモデルは最も包括的なコーディング支援を提供しますが、応答に少し時間がかかるかもしれません。.
これらのモデルは、最大100,000トークンの入力シーケンスを処理できるため、広範なコードコンテキストを追跡でき、コード生成やデバッグがより関連性が高く効果的になります。さらに、Code Llamaには、Pythonコード生成用の専門版と、自然言語で質問したときに安全で役立つ回答を提供する別の専門版があります。ただし、Code Llamaはコーディングタスクに特化しており、一般的な自然言語のクエリには適していないことを覚えておいてください。.
また、Code Llamaは他のオープンソース言語モデルと比較してテストされており、特にHumanEvalやMostly Basic Python Programming (MBPP)のようなコーディングチャレンジで印象的な結果を示しています。開発チームは、このツールを作成する際に安全性と責任ある使用に強い重点を置いています。.
要するに、Code Llamaはコーディング体験を効率化し、開発者を支援し、コーディングを学ぶ人々がそれをよりよく理解できるようにする多用途で効果的なリソースです。あなたのコーディングの旅を向上させるためにここにあります！
∞利点と欠点
利点
- コードを完成させることができる
- 自然言語の指示を理解するために微調整されている
- Pythonをサポートしている
- C#
- 13B
- 最大100の入力シーケンスを処理する
- コード特化のタスクのために設計されている
- ソフトウェアの一貫性を高める
- 教育ツールとして機能する
- 34B
- 既存のコードにコードを挿入できる
- 異なるモデル：7B
- コードを理解する
- 34Bモデルはより良いコーディング支援を提供する
- 13B
- 複雑なプログラムのための長い入力シーケンスに適しています
- コード学習者のための障壁を下げる可能性があります
- 高い安全対策があります
- 7Bモデルは単一のGPUで提供できます
- モデルの制限と既知の課題に関する詳細を提供します
- コミュニティの貢献を受け入れています
- Java
- リアルタイムのコード補完をサポートしています
- 関連する生成のためにコードベースからより多くのコンテキストを提供します
- リスクを評価する可能性があります
- 安定した生成
- 専門のPythonモデルがあります
- 研究および商業製品のための新しいツールを受け入れることができます。.
- コードを生成します
- 新しい技術の開発を促進します
- Typescript
- デバッグタスクをサポートします
- Githubで利用可能なトレーニングレシピ
- HumanEvalおよびMBPPベンチマークで高得点を獲得しました
- 000トークン
- 入力および出力レベルのリスクに対処するための対策を概説します
- 他のオープンソースLLMを上回りました
- PHP
- 7Bおよび13Bモデルは、中央埋め込み（FIM）機能を備えています
- 命令のバリアントは、人間のプロンプトを理解するのが得意です
- 34B
- 複雑なデバッグのために大きなトークンコンテキストを提供します
- C++
- パフォーマンスを評価し改善するのに役立ちます
- 応答を生成する際に安全性が高いです
- コンテンツポリシーと緩和戦略を定義するのに役立ちます
- 研究および商業利用のために無料です
- 責任ある使用ガイドが含まれています
- モデルの重みが公開されています
- Pythonバリアントは、100BトークンのPythonコードでファインチューニングされています
- Bash
- 3つのサイズで利用可能：7B
欠点
- 常に安全な回答を提供するわけではありません
- ユーザーはライセンスおよびポリシールールに従う必要があります
- 言語タスクには適していません
- 有害またはリスクのあるコードを生成する可能性があります
- 特定の言語には特別なモデルが必要です
- 多くのトークンが必要です
- 34Bモデルでの遅延が大きい
- サービスと遅延のニーズはモデルによって異なる
- 一般的な言語タスクをうまく処理できない
- コーディング以外のタスクには柔軟性がない
