Code Llama - ai tOOler
Menu Fechar
Code Llama
☆☆☆☆☆
Programação (105)

Code Llama

Codificação aprimorada através de uma melhor criação e compreensão de código.

Informações da Ferramenta

Code Llama é uma ferramenta avançada projetada para ajudá-lo a escrever e entender código de forma mais eficaz.

Imagine ter um assistente poderoso ao seu alcance que pode gerar código e explicá-lo em linguagem simples—é exatamente isso que o Code Llama faz. Construído sobre a base do Llama 2, ele vem em três modelos: o Code Llama padrão, Code Llama - Python, que se concentra especificamente na codificação em Python, e Code Llama - Instruct, ajustado para interpretar instruções em linguagem natural.

Com o Code Llama, você pode usar tanto prompts de código quanto de linguagem simples para realizar várias tarefas, como conclusão de código e depuração. Ele suporta várias linguagens de programação populares, incluindo Python, C++, Java, PHP, TypeScript, C# e Bash. Os modelos estão disponíveis em diferentes tamanhos—7 bilhões de parâmetros, 13 bilhões e até 34 bilhões—o que significa que você pode escolher um que se encaixe perfeitamente em suas necessidades. Os modelos 7B e 13B são ótimos para preencher lacunas quando você está codificando, enquanto o modelo 34B oferece a assistência de codificação mais abrangente, embora possa levar um pouco mais de tempo para responder.

Esses modelos podem lidar com sequências de entrada de até 100.000 tokens de comprimento, o que significa que podem acompanhar contextos de código extensos, tornando a geração de código e a depuração muito mais relevantes e eficazes. Além disso, o Code Llama tem duas versões especializadas: uma para geração de código Python e outra que fornece respostas seguras e úteis quando você faz perguntas em linguagem natural. Apenas tenha em mente que o Code Llama está realmente focado em tarefas de codificação e não é destinado a consultas gerais em linguagem natural.

Vale também mencionar que o Code Llama foi testado em comparação com outros modelos de linguagem de código aberto e mostrou resultados impressionantes, especialmente em desafios de codificação como HumanEval e Mostly Basic Python Programming (MBPP). A equipe de desenvolvimento colocou uma forte ênfase na segurança e no uso responsável ao criar esta ferramenta.

Em resumo, o Code Llama é um recurso versátil e eficaz que pode simplificar sua experiência de codificação, auxiliar desenvolvedores e ajudar aqueles que estão aprendendo a codificar a entendê-lo melhor. Ele está aqui para aprimorar sua jornada de codificação!

Prós e Contras

Prós

  • pode completar código
  • ajustado para entender instruções em linguagem natural
  • suporta Python
  • C#
  • 13B
  • lida com sequências de entrada de até 100
  • projetado para tarefas específicas de código
  • aumenta a consistência do software
  • serve como uma ferramenta educacional
  • 34B
  • pode inserir código em código existente
  • diferentes modelos: 7B
  • entende código
  • o modelo 34B fornece melhor assistência de codificação
  • 13B
  • adequado para sequências de entrada longas para programas complexos
  • tem potencial para reduzir a barreira para aprendizes de código
  • possui altas medidas de segurança
  • o modelo 7B pode ser executado em uma única GPU
  • fornece detalhes sobre limitações do modelo e desafios conhecidos
  • aberto para contribuições da comunidade
  • Java
  • suporta conclusão de código em tempo real
  • oferece mais contexto do código-fonte para gerações relevantes
  • pode avaliar riscos
  • gerações estáveis
  • possui um modelo Python especializado
  • pode acomodar novas ferramentas para pesquisa e produtos comerciais.
  • Gera código
  • facilita o desenvolvimento de novas tecnologias
  • Typescript
  • suporta tarefas de depuração
  • receitas de treinamento disponíveis no Github
  • obteve alta pontuação nos benchmarks HumanEval e MBPP
  • 000 tokens
  • esboça medidas para abordar riscos em nível de entrada e saída
  • superou outros LLMs de código aberto
  • PHP
  • os modelos 7B e 13B vêm com capacidade de preenchimento do meio (FIM)
  • a variante de instrução é melhor em entender prompts humanos
  • 34B
  • fornece um grande contexto de tokens para depuração intrincada
  • C++
  • útil para avaliar e melhorar o desempenho
  • mais seguro na geração de respostas
  • útil para definir políticas de conteúdo e estratégias de mitigação
  • gratuito para uso em pesquisa e comercial
  • inclui um Guia de Uso Responsável
  • pesos do modelo disponíveis publicamente
  • a variante Python é ajustada com 100B tokens de código Python
  • Bash
  • disponível em três tamanhos: 7B

Contras

  • Não fornece sempre respostas seguras
  • Necessita que os usuários sigam regras de licenciamento e políticas
  • Não é adequado para tarefas de linguagem
  • Pode criar código prejudicial ou arriscado
  • Modelos especiais necessários para idiomas específicos
  • Necessita de muitos tokens
  • Maior atraso com o modelo 34B
  • As necessidades de serviço e atraso diferem entre os modelos
  • Não lida bem com tarefas de linguagem geral
  • Não é flexível para tarefas não relacionadas a codificação