La nueva herramienta de codificaci\u00f3n asistida de Meta cuenta con tres tama\u00f1os: 7B, 13B y 34B<\/b>. Cada uno de estos modelos se ha entrenado con 500B de tokens de c\u00f3digo y datos relacionados con el c\u00f3digo.<\/p>\n
Los modelos de 7B y de 13B fueron entrenados con la capacidad de relleno en el medio (FIM), lo que les permite insertar c\u00f3digo en el c\u00f3digo existente<\/b>, lo que significa que pueden soportar tareas como la finalizaci\u00f3n de c\u00f3digo desde el primer momento.<\/p>\n
El modelo 7B puede operar en una sola GPU. El modelo 34B permite una mejor asistencia a la codificaci\u00f3n, pero los modelos m\u00e1s peque\u00f1os de 7B y 13B son m\u00e1s r\u00e1pidos y adecuados para tareas que requieren baja latencia, como la finalizaci\u00f3n de c\u00f3digo en tiempo real<\/b>.<\/p>\n
De igual forma, Meta asegur\u00f3 que perfeccion\u00f3 otras dos variantes de Code Llama: Code Llama \u2013 Phyton y Code Llama \u2013 Instruct.<\/b><\/p>\n
Code Llama \u2013 Phyton es una variante de Code Llama especializada en lenguajes y perfeccionada con 100,000 tokens de c\u00f3digo Python. Python es el lenguaje m\u00e1s utilizado para la generaci\u00f3n de c\u00f3digo<\/b>. Meta califica que Python y Pytorch desempe\u00f1an un papel importante en la comunidad de IA.<\/p>\n
Code Llama \u2013 Instruct es una variaci\u00f3n de Code Llama ajustada con instrucciones diversas que contin\u00faa en proceso de entrenamiento, pero con un objetivo diferente. El modelo recibe una indicaci\u00f3n en lenguaje natural y el resultado esperado.<\/p>\n
Esto le permite comprender mejor<\/b> lo que la gente espera de sus instrucciones. Meta recomienda el uso de las variantes Code Llama \u2013 Instruct siempre que se utilice Code Llama para la generaci\u00f3n de c\u00f3digo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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