CodeLlama-34b-hf

CodeLlama-34b-hf

面向代码生成与理解的大型语言模型

这是一个预训练和微调的语言模型,专注于代码生成和理解,参数规模可达34亿。适用于多样化的代码合成任务,特别针对Python进行了优化。基于Transformer架构,该模型为商业应用和研究提供了安全可靠的支持。

Code LlamaHuggingface代码合成预训练模型Github开源项目模型PythonMeta

项目介绍:Code Llama-34b-hf

什么是Code Llama?

Code Llama是一组用于生成和理解代码的预训练和微调的文本生成模型,其规模从70亿到340亿参数不等。Code Llama-34b-hf是其中一个340亿参数的基础版本,使用Hugging Face Transformers格式发布。该模型的设计目的是支持一般的代码合成和理解。这些模型的更多信息可以在底部的索引中找到。

模型特点

Code Llama模型支持主要的代码补全功能,并计划未来支持代码填充和交互式聊天等特性。它专门为代码生成应用场景而设计,目前特别针对Python语言进行了优化。这个340亿参数的模型可以处理输入文本,并生成相关的代码文本。

开发者和许可证

该模型由Meta开发,并公开发布。模型使用受到Meta许可证的约束,具体许可证可以在Meta的资源模型与库页面找到 许可证链接

模型架构

Code Llama是一个自回归语言模型,使用优化的transformer架构。它在2023年1月至2023年7月期间训练,所有版本都是在脱机数据集上完成静态训练的,并将在未来随着社区反馈改进提高模型安全性。

具体用途

Code Llama及其变体主要面向英语和相关编程语言的商业和研究用途。基础模型Code Llama可以适应多种代码合成和理解任务,而Code Llama-Python专为处理Python编程语言而设计,Code Llama-Instruct旨在提供更安全的代码助手和生成工具。

硬件和软件要求

模型的训练和微调利用了Meta的研究超级集群,并使用自定义的训练库。所有9个Code Llama模型的训练总共耗费了40万个GPU小时,硬件类型为A100-80GB。估计产生的总碳排放为65.3吨CO2当量,Meta的可持续发展计划已完全抵消这些排放。

训练数据和评估结果

所有实验和发布的模型都使用与Llama 2相同的数据进行训练和微调,只是权重有所不同,更详细的信息可以参考相关研究论文。

伦理考虑

Code Llama及其变体作为新技术在使用中存在一定风险。到目前为止,测试仅在英语环境下进行,无法涵盖所有使用场景。因此,Code Llama的潜在输出在某些情况下可能无法提前预测,并可能产生不准确或令人反感的回应。在部署任何Code Llama应用程序前,开发者应根据其特定应用进行安全测验和调优。

开发者可查阅Meta提供的 责任使用指南 以获得更详细的信息。

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