Meta 現推出了一個名為 Code Llama 的 AI 編碼工具，號稱“最先進的大型編碼語言模型”。

　　該模型基于 Llama 2 大型語言模型打造，可以理解為“Llama 2 的寫代碼專用版”，可用于“生成新的代碼并調試人類編寫的工作”，目前已上線 Github。

　　據悉，Code Llama 將采用與 Llama 2 相同的社區許可，并對研究和商業領域免費開放。

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　　Meta 指出，Code Llama 能夠根據代碼核自然語言提示 / 要求生成你想要的代碼和有關代碼的自然語言，或者在指向特定代碼時進行完善和調試。

　　除了基礎版的 Code Llama 外，Meta 還推出了專為 Python 設計的版本 ——Code Llama-Python，以及一個能夠理解自然語言指令的版本 ——Code Llama-Instrct。

　　在 Meta 的基準測試中，Code Llama 在編程任務上的表現優于最先進的公開可用的 LLM 模型。

　　Meta 稱，每個特定的 Code Llama 版本都不可切換 / 替代，公司不建議將基本 Code Llama 或 Code Llama-Python 用于自然語言指令。

　　Meta 發布了三種大小的 Code Llama，分別具有 7B、13B 和 34B 參數。每個模型都使用 500B 代碼 tokens 和代碼相關數據進行訓練，而且 7B 和 13B 基礎模型和指令模型也經過了中間填充 (FIM) 功能的訓練，允許它們將代碼插入到現有代碼中，這意味著你現在就可以將其用于“代碼補完計劃”。

　　這三種模型各有優缺，例如 7B 模型可以在單個 GPU 上運行;34B 模型可提供最佳結果以及更好的編碼輔助能力;7B 和 13B 速度比 34B 模型更快，更適合需要低延遲的任務。

　　Meta 在其博客中表示：“程序員們已經在使用 LLMs 來協助完成各種任務，從編寫新軟件到調試現有代碼，” “目標是使開發人員的工作流更高效，這樣他們就可以專注于他們工作中最以人為本的方面。”

　　Meta 聲稱 Code Llama 在基準測試中的表現優于現有的公開可用 LLMs，但沒有具體指明它是針對哪些模型進行測試的。

　　該公司表示，Code Llama 在 HumanEval 代碼基準測試中得分為 53.7%，能夠根據文本描述準確編寫代碼;在 MBPP 上得分為 56.2%，與最先進的 ChatGPT 相當。

　　值得一提的是，GitHub 在今年 3 月推出了基于 GPT-4 的 Copliot 以幫助用戶快速編寫和檢查代碼，還可以重寫舊代碼以進行更新，但卻因被指控侵犯版權法而面臨法律訴訟。

　　此外，亞馬遜 AWS 也有一款 CodeWhisperer，它可以編寫、檢查和更新代碼;而谷歌在 AlphaCode 中也有一個編寫代碼的工具，但尚未公開發行。
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