Bulldogjob
Code Llama - nowe narzędzie AI do kodowania
Meta zaprezentowała nowe narzędzie dla programistów. Code Llama ma szansę zrewolucjonizować podejście do programowania?
Meta wprowadziło na rynek nowe narzędzie AI do wspomagania kodowania, oparte na opublikowanym w lipcu modelu LLM - Llama 2. Code Llama to również LLM (Large Language Model), ale ten został przeszkolony na ogromnym zestawie danych, składającym się z ponad 500 miliardów tokenów kodu i danych związanych z kodem, co pozwala mu lepiej go rozumieć i generować nowe linijki z dużą dokładnością.
Narzędzie od Mety obsługuje wiele popularnych języków programowania, w tym Python, C++, Java, C#, PHP, TypeScript, JavaScript, C# i Bash. Jest dostępny w trzech rozmiarach: 7B, 13B i 34B. Model 7B jest najszybszy, ale najmniej dokładny, podczas gdy model 34B jest najdokładniejszy, ale za to najwolniejszy.
Zastosowanie
Code Llama może być używany do różnych zadań związanych z kodowaniem, w tym:
- Generowanie kodu na podstawie tekstu
- Uzupełnianie kodu
- Debugowanie kodu
- Pisanie dokumentacji do kodu
- Tłumaczenie kodu międzyjęzykowo
Code Llama wydaje się być potężnym narzędziem, które może pomóc programistom w wielu zadaniach. Może usprawnić proces kodowania, umożliwiając przy tym programistom skupienie się na bardziej kreatywnych aspektach ich pracy i zmniejszyć liczbę błędów. (Jeśli jesteś już po testach CL, daj znać w komentarzu, jak się spisuje.)
Aby zacząć korzystać z Code Llama, zarejestruj się na stronie Mety.
Ma szansę zaistnieć w świecie programistycznym na dłużej?
Code Llama z założenia brzmi naprawdę obiecująco. Może generować kod, uzupełniać go i pomagać w debugowaniu na podstawie podpowiedzi tekstowych. Obsługuje wiele popularnych języków programowania. Można dostosować jego rozmiar pod własne potrzeby. To wszystko zapewne prawda, ale wiele już obiecywano przy innych głośnych premierach, a nazw wielu obiecujących narzędzi pewnie nawet nie pamiętamy. Miejmy nadzieję, że jesteśmy faktycznie o krok bliżej od prawdziwego ułatwienia koderskiego życia.
