代码 Lama：为什么每个人都在转向它？

目录

• 代码 Lama 简介
• 代码 Lama 功能
• 代码 Lama 的竞争对手
• 代码 Lama 与 GPT-4 的对比
• 代码 Lama 的未来发展
• 如何使用代码 Lama
• 代码 Lama 的优势与局限性
• 代码 Lama 的潜在影响和未来意义

代码 Lama：一个具有颠覆性潜力的 AI 编程工具 🚀

在网络上，人们都在谈论 Meta 公司最新推出的 AI 模型——代码 Lama。尽管如此，这并不奇怪，因为代码 Lama 是一款令人印象深刻的工具，可以通过文本提示生成和讨论代码，且比我们熟知的其他工具更加先进。在本视频中，我将详细介绍代码 Lama 的所有细节，包括其功能、与其他 AI 工具的区别，以及如何开始使用它。好了，先来看看 Meta 公司的博客文章中是如何介绍代码 Lama 的。

根据 Meta 的博客文章所述，代码 Lama 是一个专门用于编码任务的大型语言模型，建立在 llama2 之上。Llama2 是 Meta 公司的通用语言模型，可以处理文本、图像和其他模态。而代码 Lama 则专注于根据代码和自然语言提示生成和讨论代码。例如，您可以要求它编写一个输出斐波那契数列的函数，或者解释某段代码的功能。代码 Lama 还可以帮助您完成代码补全和调试，插入代码到现有脚本中或者查找代码错误。它支持当今许多流行的编程语言，如 Python、C++、Java、PHP、TypeScript、Bash 等。另外，它还可以处理多达100,000个标记的上下文，这意味着它可以处理大型且复杂的代码库。相比之下，许多现有模型最多只能处理几千个标记。Meta 公司发布了三种规模的代码 Lama 模型：7B、13B 和 34B。每个模型都经过5000亿个标记的代码和与代码相关的数据进行了训练。模型越大，结果的质量就越好，但速度越慢。7B 模型可以在单个 GPU 上使用，而 34B 模型则需要超级计算机，而 13B 模型则介于两者之间。此外，Meta 公司还创建了代码 Lama 的两个额外变体，分别是代码 Lama Python 和代码 Lama Instruct。代码 Lama Python 是一个仅针对 Python 代码进行进一步优化的模型，因此对于 Python 开发人员和学习者来说更加适用。因为 Python 是最广泛应用于编码的语言之一，也是被广泛评估的语言之一。代码 Lama Instruct 是一个专门针对理解自然语言指令进行优化的模型。因此，当您用简单的语言要求它执行某些操作时，它可以理解您的意思，并为您生成正确的代码。

代码 Lama 与竞争对手的对比

代码 Lama 的主要竞争对手是 ChatGPT 和 GitHub Co-pilot Chat。ChatGPT 基于 GPT 3.5 模型，而 GitHub Co-pilot Chat 则使用 Codex 来获取上下文，Codex 是一个由 OpenAI 提供的大型语言模型，使用了来自 GitHub 的代码进行训练。ChatGPT 和 GitHub Co-pilot Chat 在根据文本指令生成和讨论代码方面表现出色。然而，它们也存在一些局限性。例如，它们只能处理最多2048个标记的上下文，因此可能在处理大型或复杂的编码项目时遇到困难。它们有时也会出现准确性方面的错误，并可能生成不完全安全或正确的代码。从各种测试中可以看出，相比之下，代码 Lama 的表现更好。其中一个重要的测试是人类代码准确性测试（Human Evil），OpenAI 开发了这一测试，以衡量程序根据编写描述（称为文档字符串）来编写代码的能力。文档字符串类似于注释，用于提供特定函数或类在代码中应该实现的功能。人类 Evil 代码 Lama 解决了28.8%的问题，而 ChatGPT 解决了0%，GitHub Co-pilot Chat 解决了11.4%。差距很大！相比之下，代码 Lama 也更有可能产生真实且安全的响应，因为它在众多测试中都对人类的反馈和对抗性测试进行了对齐。那么，相较于 GPT-4，代码 Lama 有哪些优势呢？

代码 Lama 与 GPT-4 的对比

GPT-4 显然具有一些优势，比如它可以处理视觉输入，而代码 Lama 无法做到。此外，GPT-4 还可以生成更有创意和协作性的内容，例如歌曲、剧本，甚至可以学习用户的写作风格。然而，GPT-4 并没有专为编程任务而优化。事实上，在人类 Evil 测试中，GPT-4 只能解决18.6%的问题，而代码 Lama 解决了28.8%的问题，这是一个很大的差距。此外，代码 Lama 还具有一些 GPT-4 没有的功能，比如 fim（在中间填充代码）能力和指令 fine-tuning。而且，与 GPT-4 相比，代码 Lama 更容易获得和实现，后面我会详细介绍。不过，在继续之前，我想与大家分享一个令人兴奋的消息——关于代码 Lama 的一个即将推出的版本，这个版本是在一份秘密的不规范代码数据集上进行训练的。不规范代码是故意以违反编码惯例或最佳实践的方式编写的代码，例如使用误导性的变量名、省略注释或者循环嵌套过深。为什么有人会训练一个模型来处理不规范代码呢？目的是使模型更加强大和适应不同的编码风格和场景。不规范代码也可以用作模糊化或加密的形式，使代码更难以被人类或机器阅读或逆向工程。这个模型还在开发中，但已经泄露的结果显示，它在各种基准测试中的表现可以与 GPT-4 相媲美。例如，它在模拟的律师考试中的分数在前10%左右，而 GPT-4 的分数在最后10%左右。它还可以生成与专家编写的代码难以区分的代码。这个名为“不规范代码 Lama”的模型在社交媒体上引起了轰动，因为许多人对它的潜力感到好奇和兴奋。

代码 Lama 的未来发展

那么，代码 Lama 的潜在和未来意义是什么呢？老实说，对于各个领域和不同水平的编程人员来说，代码 Lama 都将是一个游戏改变者。它可以帮助您快速编写和理解代码，快速学习新的编码技术，并与他人讨论代码。然而，它并不是完美无缺的，它可能在处理一些特殊情况或新的编程语言时遇到困难，并可能面临侵犯版权规则的法律问题。此外，像 GPT-4 或其他专为特定编码任务进行优化的工具等的竞争，可能会挑战代码 Lama 的地位。为了保持竞争力，代码 Lama 需要不断发展。但正如我之前提到的，Meta 公司已经在不断更新代码 Lama，例如开发不规范代码 Lama 和添加图像输入的功能。您可以查看他们的博客文章，了解更多关于代码 Lama 的细节和示例。如果您想获取代码 Lama 的最新消息和发展动态，可以关注我在 Twitter 上或加入他们的 Discord 服务器。

如何使用代码 Lama

那么，如何使用代码 Lama 呢？好消息是，您现在可以通过 Perplexity AI Labs 的网站使用代码 Lama，通过网页界面与代码 Lama 进行交互。您还可以在 Hugging Face 的代码 Lama Playground 上尝试代码 Lama 13B 模型。现在，让我们回顾一下选择使用代码 Lama 而不是 GPT-4 的优势在于可访问性和实施性方面。首先，代码 Lama 可以运行在本地机器上，而 GPT-4 需要依赖云服务器。另一个优势是代码 Lama 没有任何订阅模型或使用限制，您可以随意使用代码 Lama，而不需要支付额外费用或受到配额或限制的限制。此外，您也不必担心使用 GPT-4 的云计算机制可能引发的潜在伦理或法律问题。

代码 Lama 的优势与局限性

在使用代码 Lama 时，它有许多优势，但也有一些限制。首先，代码 Lama 可以帮助您更快地编写和理解代码，并提供丰富的功能。它可以帮助您解决编码问题、提供代码补全和调试，并且在生成代码时更有准确性和安全性。然而，它可能在处理一些特殊情况或新的编程语言时遇到困难，并且可能面临侵权问题。此外，与专为特定任务进行优化的工具进行比较时，代码 Lama 需要不断发展和创新才能保持竞争力。

代码 Lama 的潜在影响和未来意义

总之，代码 Lama 是一个具有颠覆性潜力的 AI 编程工具。它可以帮助编程人员快速编写和理解代码，并为学习者提供更好的学习体验。对于不同领域的编程人员来说，代码 Lama 都将是一个非常有价值的工具。要了解更多关于代码 Lama 的最新消息和发展，请关注我在 Twitter 上或加入他们的 Discord 服务器。

FAQ

问：代码 Lama 能够处理哪些编程语言？ 答：代码 Lama 能够处理许多流行的编程语言，包括 Python、C++、Java、PHP、TypeScript、Bash 等。

问：如何获得代码 Lama？ 答：您可以通过 perplexity AI Labs 的网站使用代码 Lama，或在 Hugging Face 的代码 Lama Playground 上尝试代码 Lama 13B 模型。

问：代码 Lama 与其他类似工具相比有什么优势？ 答：与类似的工具相比，代码 Lama 在生成准确和安全的代码方面表现更好，并且具有更高的人类 Evil 成功率。

问：代码 Lama 是否可以处理大型和复杂的代码库？ 答：是的，代码 Lama 可以处理多达100,000个标记的上下文，因此它可以适应大型和复杂的代码库。

问：代码 Lama 是否适用于新的编程语言或特殊情况？ 答：代码 Lama 在处理新的编程语言或特殊情况时可能会遇到困难，因为它的训练数据主要是基于现有代码。

资源

1. Meta 公司博客文章：[链接到博客文章]
2. perplexity AI Labs：[链接到官方网站]
3. Hugging Face 代码 Lama Playground：[链接到代码 Lama Playground]