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简介

Code Llama 是 Meta（原 Facebook）基于 Llama 2 推出的大型语言模型，专注于代码生成任务。它通过进一步在特定代码数据集上训练，增强了编码能力，能够根据自然语言提示生成代码，支持代码补全和调试，并且支持多种流行的编程语言，如 Python、C++、Java 等 。

llama coder官网: https://llamacoder.together.ai/

llama coder开源项目github地址: https://github.com/Nutlope/llamacoder

Code Llama 系列模型包含三种参数规模的版本：7B、13B 和 34B。7B 和 13B 版本的模型特别适用于需要快速响应的实时代码补全任务，而 34B 版本则提供更深入的编码辅助功能，尽管速度可能较慢 。此外，Code Llama 还包含针对 Python 优化的 Code Llama – Python 和理解自然语言指令优化的 Code Llama – Instruct 版本 。

在性能方面，Code Llama 在 HumanEval 和 MBPP 基准测试中表现出色，其 34B 版本在 HumanEval 上达到 53.7% 的准确率，在 MBPP 上达到 56.2%，接近 ChatGPT 的水平 。此外，Meta 还发布了 Code Llama 70B 版本，这是 Code Llama 家族中体量最大、性能最好的模型版本，它在自然语言指令理解方面进行了微调，以提高代码生成的准确性和安全性 。

Code Llama 的开源协议允许免费用于研究和商业用途，旨在促进技术创新和负责任的 AI 发展 。然而，需要注意的是，Code Llama 是一项新技术，使用时可能存在潜在风险。为了帮助开发者应对这些风险，Meta 提供了《负责任使用指南》，并建议在实际应用中遵循这些指南 。

主要功能和特色

Code Llama 是由 Meta AI 开发的一系列大型语言模型，专注于代码生成任务，并提供了多种功能和特色：

1. **多语言支持**：Code Llama 支持多种流行的编程语言，包括 Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C# 和 Bash 。

2. **多种模型尺寸**：Code Llama 提供了不同参数量的模型，包括 7B、13B 和 34B，以适应不同的应用需求和资源限制 。

3. **代码补全与填充**：Code Llama 的 7B 和 13B 模型特别适合于实时代码补全任务，能够在集成开发环境（IDE）中自动完成代码段落 。

4. **长上下文处理**：通过特别的微调阶段，Code Llama 能够处理长达 100,000 个 token 的输入序列，使其在长上下文代码生成中表现出色 。

5. **指令微调**：Code Llama – Instruct 模型经过额外的指令微调，能够更好地遵循自然语言指令，提高生成代码的安全性和实用性 。

6. **开源与免费商用**：Code Llama 遵循与 Llama 2 相同的开源协议，允许免费用于研究和商业用途 。

7. **性能优异**：在 HumanEval 和 MBPP 基准测试中，Code Llama 34B 模型展现出了优异的性能，接近 ChatGPT 的水平 。

8. **安全性**：Code Llama 采用了多种安全措施，以减少生成潜在不安全代码的机会，例如 Code Shield 工具可以在推断阶段过滤掉不安全的代码 。

9. **易用性**：Code Llama 提供了易于部署和使用的接口，支持在不同平台和环境中快速集成和应用 。

10. **持续更新与社区支持**：Code Llama 作为开源项目，得到了社区的持续更新和支持，用户可以方便地获取最新模型并参与到项目中 。

这些功能和特色使得 Code Llama 成为提高开发效率、降低编程学习门槛的强大工具，并推动了编程教育和软件开发的创新。