近日消息，Meta 前天推出了一款名為“LLM Compiler”的模型，該模型基于 Meta 現有的 Code Llama 打造，主打代碼優化，目前相關模型已登陸 Hugging Face，提供 70 億參數及 130 億參數兩個版本，允許學術及商業使用。
近日消息，Meta 前天推出了一款名為“LLM Compiler”的模型，該模型基于 Meta 現有的 Code Llama 打造，主打代碼優化，目前相關模型已登陸 Hugging Face，提供 70 億參數及 130 億參數兩個版本，允許學術及商業使用。
Meta 認為，盡管業界各大語言模型已在各種編程代碼任務中展現了出色的能力，但此類模型在代碼優化還有進步空間，目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款專為優化代碼任務設計的預訓練模型，能夠模擬編譯器對代碼進行優化，或將“已經過優化的代碼轉換回原本的語言”。
LLM Compiler 在 5460 億個 LLVM-IR 和匯編代碼標記的龐大語料庫上進行了訓練，據稱能夠達到 77% 的“代碼優化潛力”，開發者可以自由將相關模型配合其他 AI 模型一起使用，從而改善生成代碼的質量。
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