De acuerdo con Meta, el modelo CodeLlama-70B ha alcanzado una puntuación de 67,8 en HumanEval, siendo uno de los modelos de código abierto de mayor rendimiento disponibles en la actualidad. Esta versión se ha convertido en la base de referencia para ajustar modelos de generación de código. 

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La nueva versión promete optimizar el desarrollo de software, haciéndolo más eficiente, accesible y creativo. La idea es que los usuarios puedan pedir o solicitar a la IA, por ejemplo la creación automática del código o de mejorar y adaptar el código existente mediante comandos simples. Además tendría la capacidad de traducir código entre diferentes lenguajes con facilidad. 

La familia Code Llama se presenta en cuatro tamaños de modelo y tres variantes:

• Code Llama: Modelos base para la síntesis y comprensión general del código.
• Code Llama – Python: Diseñado específicamente para el lenguaje de programación Python.
• Code Llama – Instruir: Orientado a seguir instrucciones y con un enfoque en la seguridad.

Today we’re releasing Code Llama 70B: a new, more performant version of our LLM for code generation — available under the same license as previous Code Llama models.

Download the models ➡️ https://t.co/fa7Su5XWDC
• CodeLlama-70B
• CodeLlama-70B-Python
• CodeLlama-70B-Instruct pic.twitter.com/iZc8fapYEZ

— AI at Meta (@AIatMeta) January 29, 2024

El modelo y sus variantes están destinados a uso comercial e investigativo en inglés y lenguajes de programación relevantes. El modelo base es versátil, mientras que Code Llama – Python se especializa en el lenguaje de programación Python, y Code Llama – Instruct se presenta como una opción más segura para aplicaciones de última generación y asistente de código.

Es importante señalar que hay usos fuera de alcance, como violar leyes o regulaciones aplicables, utilizarlo en idiomas distintos del inglés o de formas prohibidas por la política de uso aceptable y el acuerdo de licencia de Code Llama y sus variantes.

En términos de hardware y software, el entrenamiento de los modelos se realizó en el Super Cluster de investigación de Meta, con una huella de carbono cuidadosamente compensada por el programa de sustentabilidad del Meta.

Imagen: Generada con IA