Einleitung
Generative KI steht kurz davor, die Codegenerierung vollständig zu automatisieren, hat diesen Meilenstein jedoch noch nicht erreicht. Das nächstbeste Tool ist jedoch Code Llama! Das 2023 veröffentlichte neueste Code-Generator-Tool von Meta, Code Llama, wurde entwickelt, um Programmierer bei verschiedenen Programmieraufgaben zu unterstützen. Code Llama konzentriert sich auf die Verbesserung der Entwicklerworkflows, die Generierung und Vervollständigung von Code sowie die Unterstützung beim Testen. Lassen Sie uns Code Llama als eigenständiges Asset erkunden und es anschließend mit anderen generativen KI-Tools vergleichen, die auf Codierung spezialisiert sind.
Wie Code Llama funktioniert
Code Llama ist eine auf Code spezialisierte Variante von Llama 2, die durch weiteres Training von Llama 2 auf code-spezifischen Datensätzen und durch längeres Sampling weiterer Daten aus diesen Datensätzen entwickelt wurde. Dieser Prozess hat Code Llama mit erweiterten Codierungsfähigkeiten ausgestattet, die auf der Grundlage von Llama 2 aufbauen. Es kann Code und natürliche Sprachbeschreibungen von Code sowohl aus Code als auch aus natürlichen Sprachaufforderungen generieren (z. B. „Schreibe mir eine Funktion, die die Fibonacci-Sequenz ausgibt“). Darüber hinaus kann es zur Codevervollständigung und Fehlerbehebung verwendet werden. Code Llama unterstützt viele gängige Programmiersprachen, darunter Python, C++, Java, PHP, TypeScript (JavaScript), C# und Bash.
Quelle: Meta AI
Meta veröffentlicht vier Größen von Code Llama mit Modellen mit 7B, 13B, 34B bzw. 70B Parametern. Jedes dieser Modelle, mit Ausnahme der 70B-Version, wird mit 500B Tokens an Code und codebezogenen Daten trainiert, während das 70B-Modell mit 1T Tokens trainiert wird. Die 7B- und 13B-Basis- und Instruct-Modelle verfügen außerdem über eine Fill-in-the-Middle (FIM)-Funktion, die es ihnen ermöglicht, Code in vorhandenen Code einzufügen und Aufgaben wie die Codevervollständigung direkt aus dem Stand zu unterstützen.
Diese Modelle decken unterschiedliche Anforderungen an Bereitstellung und Latenz ab. Das 7B-Modell kann beispielsweise auf einer einzelnen GPU bereitgestellt werden. Während die 34B- und 70B-Modelle die besten Ergebnisse liefern und eine überragende Code-Unterstützung bieten, sind die kleineren 7B- und 13B-Modelle schneller und besser geeignet für Aufgaben, die eine geringe Latenz erfordern, wie z. B. die Echtzeit-Codevervollständigung.
Fähigkeiten von Code Llama
Die Code Llama-Modelle liefern stabile Generierungen mit bis zu 100.000 Tokens Kontext. Alle Modelle werden auf Sequenzen von 16.000 Tokens trainiert und zeigen Verbesserungen bei Eingaben mit bis zu 100.000 Tokens.
Diese Fähigkeit, längere Eingabesequenzen zu verarbeiten, erleichtert nicht nur die Generierung längerer Programme, sondern eröffnet auch neue Anwendungsfälle für ein Code-Sprachmodell (LLM). Beispielsweise können Benutzer dem Modell mehr Kontext aus ihrer Codebasis zur Verfügung stellen, wodurch der generierte Code relevanter wird. Darüber hinaus ist es in Debugging-Szenarien in größeren Codebasen nützlich, in denen es für Entwickler schwierig sein kann, den Überblick über den gesamten Code zu behalten, der mit einem bestimmten Problem zusammenhängt. Indem Entwickler eine vollständige Codelänge eingeben können, kann das Modell beim Debuggen umfangreicher Codeabschnitte helfen.
Darüber hinaus hat Meta zwei weitere Variationen von Code Llama weiter verfeinert: Code Llama — Python und Code Llama — Instruct.
Code Llama — Python ist eine sprachspezialisierte Version, die weiter auf 100B Tokens Python-Code abgestimmt wurde. Da Python die am häufigsten benchmarkte Sprache für die Codegenerierung ist und zusammen mit PyTorch eine bedeutende Rolle in der KI-Community spielt, bietet dieses spezialisierte Modell einen zusätzlichen Nutzen.
Code Llama — Instruct ist eine anweisungsabgestimmte und ausgerichtete Variation. Instruction Tuning setzt den Trainingsprozess mit einem anderen Ziel fort, bei dem das Modell mit einer „natürlichen Sprachinstruktion“ als Eingabe und der erwarteten Ausgabe versorgt wird. Dies verbessert seine Fähigkeit, menschliche Erwartungen aus Prompts zu verstehen. Es wird empfohlen, Code Llama — Instruct-Varianten für die Codegenerierung zu verwenden, da sie darauf abgestimmt sind, hilfreiche und sichere Antworten in natürlicher Sprache zu liefern.
Es wird nicht empfohlen, Code Llama oder Code Llama — Python für allgemeine Aufgaben der natürlichen Sprache zu verwenden, da diese Modelle nicht dafür ausgelegt sind, natürlichen Sprachinstruktionen zu folgen. Wenn Sie NLP-Aufgaben erledigen möchten, können Sie Llama2- oder Llama3-Modelle wählen, auf die Sie durch die Integration mit der novita.ai LLM API zugreifen können:
Mit günstigsten Preisen und skalierbaren Modellen ermöglicht Novita AI LLM Inference API Ihrem LLM eine unglaubliche Stabilität und eine recht geringe Latenz von weniger als 2 Sekunden. Die LLM-Leistung kann mit Novita AI LLM Inference API erheblich verbessert werden.
Code Llama ist auf code-spezifische Aufgaben spezialisiert und nicht als Grundlagenmodell für andere Anwendungen geeignet.
Benutzer der Code Llama-Modelle müssen die Lizenz und die Richtlinien zur akzeptablen Nutzung von Meta einhalten.
Bewertung der Leistung von Code Llama
Um die Leistung von Code Llama im Vergleich zu bestehenden Lösungen zu bewerten, verwendete Meta zwei gängige Coding-Benchmarks: HumanEval und Mostly Basic Python Programming (MBPP). HumanEval bewertet die Fähigkeit des Modells, Code basierend auf Docstrings zu vervollständigen, während MBPP die Fähigkeit des Modells testet, Code basierend auf einer Beschreibung zu schreiben.
Benchmark-Tests zeigten, dass Code Llama andere Open-Source-, code-spezifische Sprachmodelle übertraf und die Leistung von Llama 2 übertraf. Beispielsweise erzielte Code Llama 34B einen Wert von 53,7 % bei HumanEval und 56,2 % bei MBPP, das höchste unter den modernsten Open-Source-Lösungen und vergleichbar mit ChatGPT.
Wie bei jeder hochmodernen Technologie birgt Code Llama gewisse Risiken. Der verantwortungsvolle Aufbau von KI-Modellen ist entscheidend, daher wurden vor der Veröffentlichung von Code Llama zahlreiche Sicherheitsmaßnahmen implementiert. Im Rahmen der Red-Teaming-Bemühungen wurde eine quantitative Bewertung durchgeführt, um das Risiko zu bewerten, dass Code Llama bösartigen Code generiert. Es wurden Prompts verwendet, die darauf abzielten, bösartigen Code mit klarer Absicht zu erhalten, und die Antworten von Code Llama wurden mit denen von ChatGPT (GPT-3.5 Turbo) verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass Code Llama sicherere Antworten lieferte.
Wie man Code Llama verwendet
Code Llama ist nicht direkt über eine Website oder Plattform zugänglich. Stattdessen ist es auf GitHub verfügbar und kann für die lokale Nutzung heruntergeladen werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie auf Code Llama zugegriffen werden kann:
1. Chatbot-Integration: Perplexity-AI, ein textbasierter KI-Chatbot ähnlich wie ChatGPT, hat die 34B-Parameterversion von Code Llama integriert. Dies ermöglicht Benutzern die Codegenerierung durch textbasierte Eingabeaufforderungen. Perplexity-AI bietet mehrere Varianten, die auf bestimmte Programmiersprachen wie Python, Java, C++ und JavaScript spezialisiert sind.
2. Modell-Integration: Hugging Face, eine Open-Source-Plattform, bietet Standardmodelle, die zur einfachen Codegenerierung verwendet werden können.
3. Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE): Ollama ist eine Bibliothek von Code Llama, die heruntergeladen und direkt in IDEs integriert werden kann. Dies ermöglicht Benutzern die lokale Nutzung großer Sprachmodelle.
In diesem Tutorial zeigen wir die Fähigkeiten von Code Llama mithilfe von Perplexity AI. Wir beginnen mit der Definition und Erstellung von Sortierfunktionen. Zuerst erstellen wir eine binäre Sortierfunktion, die der Einfügesortierung ähnelt, aber die binäre Suche verwendet, um die Position des Elements zu bestimmen. Anschließend fragen wir Perplexity, ob es andere Algorithmen gibt, die mit der binären Sortierung vergleichbar sind. Abschließend bitten wir Perplexity, eine Sortierklasse zu generieren, die einige dieser Funktionen enthält.
Eingabeaufforderung:
Ich habe eine Python-Klasse, die von einem binären Sortieralgorithmus profitieren würde. Könnten Sie bitte eine Python-Klasse erstellen, die eine Liste von Werten entgegennimmt, sie mit binärer Sortierung sortiert und die sortierte Liste zurückgibt.
Antwort:
Eingabeaufforderung:
Gibt es einen anderen Algorithmus, der mit der binären Sortierung vergleichbar oder besser ist?
Antwort:
Eingabeaufforderung:
Ich hätte eigentlich gerne Sortieroptionen für meine Bedürfnisse. Können Sie eine Sortierklasse mit den Funktionen binäre Sortierung, Quick Sort und Merge Sort erstellen?
Antwort:
Wer profitiert von Code Llama
Programmierer nutzen bereits große Sprachmodelle (LLMs), um sie bei verschiedenen Aufgaben zu unterstützen, vom Schreiben neuer Software bis zum Debuggen vorhandener Code. Ziel ist es, die Entwicklerworkflows zu verbessern, damit sie sich auf die menschlicheren Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können, anstatt auf sich wiederholende Aufgaben.
Meta ist der Ansicht, dass KI-Modelle, insbesondere LLMs für die Codierung, erheblich von einem offenen Ansatz profitieren, der sowohl Innovation als auch Sicherheit fördert. Öffentlich zugängliche, code-spezifische Modelle können die Entwicklung neuer Technologien vorantreiben, die das Leben der Menschen verbessern. Durch die Veröffentlichung von Modellen wie Code Llama kann die gesamte Community ihre Fähigkeiten bewerten, Probleme identifizieren und Schwachstellen beheben.
Verantwortungsvoller Umgang mit Code Llama
Meta’s Forschungsarbeit enthält detaillierte Informationen zur Entwicklung von Code Llama, zu den durchgeführten Benchmark-Tests, zu den Einschränkungen des Modells und zu den aufgetretenen Herausforderungen sowie zu den ergriffenen Gegenmaßnahmen und den zukünftigen Herausforderungen, die angegangen werden müssen.
Darüber hinaus wurde der Leitfaden zur verantwortungsvollen Nutzung aktualisiert und enthält nun Anleitungen zur verantwortungsvollen Entwicklung nachgelagerter Modelle, die folgende Aspekte abdecken:
- Definieren von Inhaltsrichtlinien und Gegenmaßnahmen
- Vorbereiten von Daten
- Feinabstimmung des Modells
- Bewerten und Verbessern der Leistung
- Umgang mit Risiken auf Eingabe- und Ausgabeebene
- Aufbau von Transparenz- und Berichtsmechanismen in Benutzerinteraktionen
Entwicklern wird empfohlen, ihre Modelle mit code-spezifischen Evaluierungsbenchmarks zu bewerten und Sicherheitsstudien zu code-spezifischen Anwendungsfällen durchzuführen, wie z. B. die Generierung von Malware, Computerviren oder bösartigem Code. Es wird auch empfohlen, Sicherheitsdatensätze für automatische und menschliche Bewertungen zu verwenden und Red Teaming mit adversariellen Prompts durchzuführen.
Die Zukunft der generativen KI für die Codierung
Code Llama wurde entwickelt, um Softwareentwickler in allen Bereichen zu unterstützen, einschließlich Forschung, Industrie, Open-Source-Projekte, NGOs und Unternehmen. Es gibt jedoch noch viele Anwendungsfälle, die über das hinausgehen, was unsere Basis- und Instruct-Modelle derzeit unterstützen können.
Wir hoffen, dass Code Llama andere dazu inspiriert, Llama 2 zu nutzen, um neue, innovative Tools für Forschung und kommerzielle Produkte zu entwickeln.
Fazit
Code Llama ist ein einzigartiges Tool, das bei Programmierprojekten helfen soll und es Entwicklern ermöglicht, ihren Fokus von der Codegenerierung auf die Projektziele zu verlagern. Es unterstützt die Codevervollständigung, schreibt menschenlesbare Kommentare und generiert Code.
Als KI-Programmiertool zeichnet sich Code Llama durch seine Offline-Fähigkeit aus. Es kann in eine IDE importiert werden, sodass keine Internetverbindung erforderlich ist. Trainiert auf 100 GB Daten, zeichnet es sich durch Codevervollständigung und -generierung aus. Es sind mehrere Versionen von Code Llama verfügbar, darunter 7B-, 13B- und 34B-Parameterversionen sowie spezialisierte Versionen wie -Python und -Instruct. Wählen Sie diejenige, die am besten zu Ihren Anforderungen passt, und viel Erfolg bei Ihren Programmierbemühungen!
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