Meta推出AI代码编写工具：Code Llama

Meta推出AI代码编写工具：Code Llama Meta发布了一个名为Code Llama的工具，该工具基于Llama 2大型语言模型构建，用于生成新的代码并调试人类编写的代码。Code Llama将采用与Llama 2相同的社区许可，并对研究和商业用途均免费。Meta指出，Code Llama能够根据提示生成代码序列，或者在指向特定代码序列时进行完善和调试。除了基础版的Code Llama外，Meta还推出了专为Python设计的版本Code Llama-Python，以及一个能够理解自然语言指令的版本Code Llama-Instrct。 Meta在其博客中表示：“开发者已经开始利用LLM来辅助各种任务，从编写新软件到调试现有代码。”他们的目标是“使开发者的工作流程更为高效，从而让他们能够更加专注于工作中的人性化方面。”Meta声称，Code Llama在基准测试中的表现超越了其他公开的LLM，但并未明确列出对比的模型。公司透露，Code Llama在代码基准测试HumanEval上得分为53.7%，能够根据文本描述精确地编写代码。Meta计划推出三种规模的Code Llama，并表示其最小规模的版本适合在单个GPU上运行，以满足低延迟项目的需求。 消息来源://

Meta发布功能更强大的Code Llama 70B模型 可与GitHub Copilot相媲美

Meta发布功能更强大的Code Llama 70B模型 可与GitHub Copilot相媲美 Code Llama 70B 已在 5000 亿个字节的代码和相关数据基础上进行了训练。它可以处理和生成较长的代码序列，这要归功于 10 万个词组的上下文窗口。据 Meta 公司介绍，Code Llama 70B 使用一种称为自我关注的技术来理解代码结构。它可以根据文本或片段提示实现算法、排序、搜索等功能，适用于 Python、C++、Javascript 和 Java 等多种语言。这款人工智能驱动的工具包括针对特定任务进行微调的变体。其中一个变体是 CodeLlama-70B-Instruct，它经过训练可以理解自然语言指令。还有一个以 Python 为重点的版本，名为 CodeLlama-70B-Python。根据 Meta 的说法，通过对 1000 亿个 Python 代码标记的额外训练，它生成 Python 代码的"流畅性和准确性无与伦比"。"编写和编辑代码已成为当今人工智能模型最重要的用途之一，"Meta 公司首席执行官马克-扎克伯格在 Facebook 上的一篇文章中写道。"事实证明，代码能力对于人工智能模型更严谨、更合乎逻辑地处理其他领域的信息也非常重要。"Code Llama 70B可以在与早期 Code Llama 模型相同的开放许可下免费下载： 公司称，这种许可允许学术和商业用户修改模型。微软旗下的GitHub于 2023 年 7 月推出了 Copilot Chat。开发人员可以就自己的代码向 Copilot 提问，获得代码特定部分的解释，甚至让 Copilot 修复代码中的错误。最近，Google也推出了 Duet AI 和 Gemini Pro，这是由人工智能驱动的代码完成和生成工具。 ... PC版： 手机版：

帮开发者构建生成式 AI 应用，Meta 和微软合作推出开源模型 Llama 2

帮开发者构建生成式 AI 应用，Meta 和微软合作推出开源模型 Llama 2 Meta 和微软近日合作推出 Llama 2，这是 Meta 公司的下一代开源大型语言模型，可以免费用于研究和商业用途。 微软在新闻稿中表示，Llama 2 旨在帮助开发者和组织，构建生成式人工智能工具和体验。 Azure 客户可以在 Azure 平台上更轻松、更安全地微调和部署 7B、13B 和 70B 参数的 Llama 2 模型，此外通过优化可以在 Windows 本地运行。 Llama 2 模型与 Azure AI 的结合使开发人员能够利用 Azure AI 的强大工具进行模型训练、微调、推理，特别是支持 AI 安全的功能。 微软表示在 Windows 中加入 Llama 2 模型，有助于推动 Windows 成为开发人员根据客户需求构建人工智能体验的最佳场所，并释放他们使用 Windows Subsystem for Linux (WSL)、Windows 终端、Microsoft Visual Studio 和 VS Code 等世界级工具进行构建的能力。 、 、

Meta 推出 AI 编程工具 Code Llama，商业领域免费可用

Meta 推出 AI 编程工具 Code Llama，商业领域免费可用 Meta 现推出了一个名为的 AI 编码工具，号称“最先进的大型编码语言模型”。该模型基于 Llama 2 大型语言模型打造，可以理解为“Llama 2 的写代码专用版”，可用于“生成新的代码并调试人类编写的工作”，目前已上线 Github。 Meta 指出，Code Llama 能够根据代码核自然语言提示 / 要求生成你想要的代码和有关代码的自然语言，或者在指向特定代码时进行完善和调试。 除了基础版的 Code Llama 外，Meta 还推出了专为 Python 设计的版本 Code Llama-Python，以及一个能够理解自然语言指令的版本 Code Llama-Instrct。 据悉，Code Llama 将采用与 Llama 2 相同的社区许可，并对研究和商业领域免费开放。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

4050亿参数 Meta或将7月23日发布迄今最强大Llama 3模型

4050亿参数 Meta或将7月23日发布迄今最强大Llama 3模型 Meta公司拒绝对上述消息置评。周五盘中，低开的Meta股价跌幅收窄，盘初曾跌3.6%，午盘跌不足2%，仍将在周四大幅回落超4%后连跌两日，或将刷新6月28日以来收盘低位。去年7月Meta发布的Llama 2有三个版本，最大版本70B的参数规模为700亿。今年4月，Meta发布Llama 3Meta，称它为“迄今为止能力最强的开源LLM”。当时推出的Llama 3有8B和70B两个版本。Meta CEO扎克伯格当时称，大版本的Llama 3将有超过4000亿参数。Meta并未透露会不会将4000亿参数规模的Llama 3开源，当时它还在接受训练。对比前代，Llama 3有了质的飞跃。Llama 2使用2万亿个 token进行训练，而训练Llama 3大版本的token超过15 万亿。Meta称，由于预训练和训练后的改进，其预训练和指令调优的模型是目前8B和70B两个参数规模的最佳模型。在训练后程序得到改进后，模型的错误拒绝率（FRR）大幅下降，一致性提高，模型响应的多样性增加。 在推理、代码生成和指令跟踪等功能方面，Llama 3相比Llama 2有极大改进，使Llama 3更易于操控。4月Meta展示，8B和70B版本的Llama 3指令调优模型在大规模多任务语言理解数据集（MMLU）、研究生水平专家推理（GPQA）、数学评测集（GSM8K）、编程多语言测试（HumanEval）等方面的测评得分都高于Mistral、谷歌的Gemma和Gemini和Anthropic的Claude 3。8B和70B版本的预训练Llama 3多种性能测评优于Mistral、Gemma、Gemini和Mixtral。当时社交媒体的网友评论称，根据基准测试，当前的Llama 3模型不完全是 GPT-4 级别的，但仍在训练中的较大尺寸的模型将达到 GPT-4 级别。英伟达高级科学家Jim Fan认为，Llama 3的推出已经脱离了技术层面的进步，更是开源模型与顶尖闭源模型可分庭抗礼的象征。从Jim Fan分享的基准测试可以看出，Llama 3 400B 的实力几乎媲美 Claude“超大杯”以及新版 GPT-4 Turbo，将成为“分水岭”，相信它将释放巨大的研究潜力，推动整个生态系统的发展，开源社区或将能用上GPT-4级别的模型。此后有消息称，研究人员尚未开始对Llama 3进行微调，还未决定Llama 3是否将是多模态模型；正式版的Llama 3将会在今年7月正式推出。不同于OpenAI等开发商，Meta致力于开源LLM，不过，这个赛道也越来越拥挤。谷歌、特斯拉CEO马斯克旗下的xAI和Mistral 等竞争对手也发布了免费的AI模型。Llama 3问世后，同在4月亮相的4800亿参数模型Arctic击败Llama 3、Mixtra，刷新了全球最大开源模型的纪录。Arctic基于全新的Dense-MoE架构设计，由一个10B的稠密Tranformer模型和128×3.66B的MoE MLP组成，并在3.5万亿个token上进行了训练。相比Llama 3 8B和Llama 2 70B，Arctic所用的训练计算资源不到它们的一半，评估指标却取得了相当的分数。 ... PC版： 手机版：

Meta AI 推出了编程利器Code Llama

Meta AI 推出了编程利器Code Llama 基于强大的 Llama 2 大型语言模型，它专门用于生成和讨论代码。在 Meta 官方测试中， Code Llama 模型在 HumanEval 和 MBPP 上的表现均优于最先进的开放式编码工具。现已正式公开，可供研究和商业使用。 这是对人人成为 Builder 时代一次神助攻；现在，你就可以在 Perplexity 上免费体验 。 Invalid media: