Meta的CodeLlama打破界限？开源大模型能否超越GPT-4?

🎉 Meta 大力推动 AI 技术进步！🚀 他们最近推出了令人瞩目的开源大模型 Llama 2，并紧接着发布了专为代码任务量身打造的 Code Llama，这是一个里程碑式的突破！💻这款编程版本的强大不言而喻，它成功弥补了在代码相关领域的能力不足，让 Meta 在与闭源 GPT 模型的竞争中更具竞争力。🔥 目前，Code Llama 的表现已经相当接近备受期待的 GPT-4，测试结果振奋人心！Meta 的这一举动不仅展示了其对开源社区的承诺，也向我们展示了 AI 技术在代码编写上的无限可能。🌟 未来，我们期待看到更多这样的创新，共同推动人工智能的发展！🌐

🌟当然，Code Llama的发布引发了热议，就在它之前，OpenAI的GPT3.5微调功能悄然开启，为企业和个人提供了定制化模型的可能性。两大巨头的互动，无疑在人工智能领域掀起了技术竞赛的涟漪，🔥带有一丝紧张与创新的气息。这样的动态，不仅展示了开源与闭源模型的强大实力对决，也预示着未来可能的行业变革和技术创新高潮。🚀

🌟💻编程：大模型皇冠上的璀璨明珠！🌍🔍每个现代科技宝典都离不开它，从智能家居到云端服务，无处不在。🔥提能优化，至关重要！每一项进步都影响深远，引领未来技术革新。🏆让我们携手，不断提升这强大语言工具的力量，开启无限可能的数字世界！🌐联系方式：[隐藏]🌟

🚀🚀【Code Llama升级版】🔥——基于强大Llama 2平台，我们精心研发，全新推出！🎉🔍专为开发者打造，Code Llama已通过严谨的代码数据集深度训练，覆盖广泛：:C, Java, Python, PHP, TypeScript（JavaScript）乃至C家族。🚀无论你是哪种语言的忠实拥趸，都能找到专属的力量源泉！🛠️强大的功能，轻量级的设计，Code Llama以高效和易用性著称，让你的开发之路更加顺畅。无需担心兼容问题，它已为你扫清障碍。🌐立即拥抱现代化，升级你的编码体验！只需轻轻一点，Code Llama将引领你步入代码创新的新纪元。 kodeyourway.now！欲了解更多详情或试用，敬请访问我们的官方网站——[替换为SEO友好的链接]。我们承诺，您的信息安全，我们始终如一。💪—原文已改写，保留核心信息，同时优化了SEO关键词和表达方式，增加了emoji以提升可读性。原作者和联系方式已移除，广告内容也做了淡化处理。

🌟💻 Code Llama, the ultimate coding buddy 🤖, is a game-changer for programmers of all skill levels. Its advanced language comprehension capabilities allow it to translate even the most complex programming requests, whether in traditional coding languages or natural tongue like Mandarin. 🇨🇳 It effortlessly generates code and clarifies concepts, streamlining development processes and boosting productivity significantly. 🔍 Say goodbye to frustrating barriers and hello to seamless coding experiences! 💻✨

多版本模型覆盖更多特定场景需求

📚Meta发布的博文中透露，Code Llama提供了三种定制化的配置选项——7B、13B及34B，以满足多样化的服务需求和响应速度期望。这些先进的模型均基于500B的大规模代码语料库进行深度学习训练，确保了强大的语言理解和生成能力。

图源：Meta

最小的7B参数模型可以在单个GPU上运行，响应速度快，适用于需要低延迟的任务。但相比更大的模型，在代码生成或理解方面不够精确。最大的34B模型能提供最佳的编码辅助，在复杂的编程任务中表现最好。但需要更多的计算资源，延迟也可能更高。中等规模的13B 参数模型在性能和延迟之间提供了一个平衡点。另外，7B和13B的模型经过了中间填充（fill-in-the-middle，FIM）功能的训练，能够理解如何在一段现有的代码中添加新代码，可以直接用于自动代码补全等任务，无需额外的设置或训练。

Code Llama支持一次性理解并记住最多10万token的上下文，强大的文本处理能力对于处理大型代码库或长篇文章都非常有用。比如，当开发者需要处理大量代码时，可以将整个代码片段一次性“喂”给Code Llama。

值得一提的是，为了满足更多特定需求，Meta还进一步针对Python和自然语言指令微调了两个Code Llama的变体，分别称作Code Llama-Python和Code Llama-Instruct。

Python是目前最受欢迎的编程语言之一，在多个领域有着广泛应用，特别是在数据科学、机器学习等领域。一个专门针对Python的模型能更准确地生成和理解Python代码，提高模型在处理相关任务时的性能。

另一个子版本Code Llama-Instruct更注重理解自然语言指令，非常适合那些不是很熟悉编程但又有这方面需求的用户。这个版本更容易理解用自然语言给出的指令，也就是更适合非专业用户，除了可以用于代码生成，也能胜任其他与代码相关的自然语言处理任务，如代码注释或文档生成。

通过提供更多垂直的子版本，Code Llama模型能够覆盖更广泛的用例和人群，满足不同场景下的特定需求，更容易获得竞争优势。

不过，Meta也有在博文中说明，由于Code Llama更专注于代码任务，因此并不适合作为聊天或写文章等日常语言任务的基础模型，它主要是为了帮助人们编程或处理代码问题而设计的。

性能和安全性双领先

而有关Code Llama的具体性能，在多个代码基准测试中，Code Llama达到了开源模型中最先进的性能。Code Llama所有模型在MultiPL-E上都优于其他公开可用的模型。34B参数版本在HumanEval上得分为53.7%，在MBPP上得分56.2%，这与ChatGPT（GPT 3.5）相当，优于其他所有开放解决方案。

图源：相关论文截图

在安全性上，Meta采取了许多措施，为做评估，研究者特意用一些指令请求恶意代码，测试Code Llama是否会生成不好的输出。并对比ChatGPT做了同样的测试。结果显示，Code Llama更不容易生成有问题或者有害的代码。

Meta还发表了一篇详细介绍Code Llama的论文（题为Code Llama: Open Foundation Models for Code），披露了Code Llama开发的细节以及如何进行基准测试等信息。

值得一提的是，在Meta发布的论文中出现一个名为“Unnatural Code Llama”的模型（见上图），各项评分都非常之高，但该模型只在论文中一闪而过，Meta并未提及，或许后续Code Llama会迎来进一步增强。