CodeLlama-34b-hf - 面向代码生成与理解的大型语言模型

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。