llm-compiler-7b

llm-compiler-7b

一种用于增强代码优化的先进语言模型

Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型,基于Code Llama构建,提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本,能够预测LLVM优化效果,在代码优化与反汇编任务中表现优异,实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途,助力开发者提高代码优化效率。

Meta Large Language Model Compiler开源项目模型Github开源Huggingface代码优化编译器优化LLVM

项目介绍:llm-compiler-7b

背景

Meta公司的LLM编译器(LLM Compiler)是一个尖端的语言模型,专注于代码优化和编译器优化。它是在Code Llama模型的基础上开发的,旨在提升代码优化和编译器推理能力,现已面向研究和商业用途免费提供。

项目内容

模型种类

LLM编译器分为两个主要版本:

  • LLM Compiler:这是基础模型,经过超过5000亿个令牌的LLVM-IR、x86_84、ARM和CUDA汇编代码的预训练,能够预测LLVM优化的效果。
  • LLM Compiler FTD:这个版本进一步进行了微调,能够预测LLVM汇编代码中最佳的优化以减少代码大小,还能将汇编代码反汇编为LLVM-IR。

模型特点

  1. 优化性能:LLM编译器在代码优化和汇编反汇编任务中表现优异,比现有的公开可用LLM表现更强,能够完全模拟编译器20%的操作。
  2. 模型能力:LLM Compiler可以预测给定的LLVM汇编代码经过一系列优化过程后的代码变化,并生成相应的输出代码。
  3. 任务专精
    • 优化代码大小:预测最佳优化流程以最小化LLVM汇编代码的大小。
    • 汇编去除:将x86_64或ARM汇编代码生成对应的LLVM IR。

可用模型尺寸

LLM编译器分为7B和13B两个参数规模,适用于不同的服务和延迟需求。7B模型适合需要低延迟的任务,而13B模型在整体性能上优于7B。

性能与评估

LLM编译器在若干关键任务上的表现实验证明了其卓越的优化能力:

  • 编译器优化模拟:LLM编译器可以对优化后的中间表示(IR)进行精确的字符匹配。
  • 代码大小优化:LLM Compiler FTD在代码大小优化上超过了最新的GPT-4 Turbo。
  • 汇编反汇编:在将汇编生成IR再回到汇编的过程中,LLM Compiler FTD 13B表现出色,准确性和完美反汇编频率领先。

试用与下载

用户可以在Hugging Face平台下载该模型,并阅读与之相关的研究论文。Meta鼓励开发者探索LLM Compiler的潜力,识别并解决任何不足之处。

责任使用与未来发展

LLM编译器旨在支持编译器研究人员和工程师,但其潜力远不仅限于此。Meta希望LLM Compiler能激励更多人利用LLM开发创新工具,以推动未来的研究和商业产品优化。

用户在使用过程中需遵循Meta的许可协议和可接受使用政策。此外,还建议开发者通过编译器特定的评估基准对模型进行测试,确保编译优化的准确性和汇编代码反编译的精度。

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