Meta 推出 LLM Compiler 代码优化模型，可搭配其他 AI 改善代码生成 / 编译能力
Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型，该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造，主打代码优化，目前相关模型已登陆 Hugging Face，提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本，允许学术及商业使用。
Meta 认为，尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力，但此类模型在代码优化还有进步空间，目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型，能够模拟编译器对代码进行优化，或将“已经过优化的代码转换回原本的语言”。
LLM Compiler 在 5460 亿个 LLVM-IR 和汇编代码标记的庞大语料库上进行了训练，据称能够达到 77% 的“代码优化潜力”，开发者可以自由将相关模型配合其他 AI 模型一起使用，从而改善生成代码的质量。
Donews｜Hugging Face
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Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型，该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造，主打代码优化，目前相关模型已登陆 Hugging Face，提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本，允许学术及商业使用。
Meta 认为，尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力，但此类模型在代码优化还有进步空间，目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型，能够模拟编译器对代码进行优化，或将“已经过优化的代码转换回原本的语言”。
LLM Compiler 在 5460 亿个 LLVM-IR 和汇编代码标记的庞大语料库上进行了训练，据称能够达到 77% 的“代码优化潜力”，开发者可以自由将相关模型配合其他 AI 模型一起使用，从而改善生成代码的质量。
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