Code Llama: Open Foundation Models for Code

要約

私たちは、Llama 2 に基づくコードの大規模言語モデル ファミリである Code Llama をリリースします。これは、オープン モデルの中で最先端のパフォーマンス、埋め込み機能、大規模な入力コンテキストのサポート、およびプログラミング タスクのゼロショット命令追従機能を提供します。
幅広いアプリケーションをカバーするための複数のフレーバーを提供しています。基盤モデル (Code Llama)、Python 特化型 (Code Llama – Python)、およびそれぞれ 7B、13B、および 34B パラメーターを備えた命令追従モデル (Code Llama – Instruct) です。
すべてのモデルは 16,000 トークンのシーケンスでトレーニングされ、最大 100,000 トークンの入力で改善が見られます。
7B および 13B コード ラマおよびコード ラマ – 命令バリアントは、周囲のコンテンツに基づく埋め込みをサポートします。
Code Llama は、いくつかのコード ベンチマークでオープン モデルの中で最先端のパフォーマンスに達し、HumanEval と MBPP でそれぞれ最大 53% と 55% のスコアを獲得しました。
特に、Code Llama – Python 7B は HumanEval および MBPP 上で Llama 2 70B よりも優れたパフォーマンスを示し、すべてのモデルは MultiPL-E 上で公開されている他のすべてのモデルよりも優れています。
私たちは、研究と商業利用の両方を許可する寛容なライセンスに基づいて Code Llama をリリースします。

要約(オリジナル)

We release Code Llama, a family of large language models for code based on Llama 2 providing state-of-the-art performance among open models, infilling capabilities, support for large input contexts, and zero-shot instruction following ability for programming tasks. We provide multiple flavors to cover a wide range of applications: foundation models (Code Llama), Python specializations (Code Llama – Python), and instruction-following models (Code Llama – Instruct) with 7B, 13B and 34B parameters each. All models are trained on sequences of 16k tokens and show improvements on inputs with up to 100k tokens. 7B and 13B Code Llama and Code Llama – Instruct variants support infilling based on surrounding content. Code Llama reaches state-of-the-art performance among open models on several code benchmarks, with scores of up to 53% and 55% on HumanEval and MBPP, respectively. Notably, Code Llama – Python 7B outperforms Llama 2 70B on HumanEval and MBPP, and all our models outperform every other publicly available model on MultiPL-E. We release Code Llama under a permissive license that allows for both research and commercial use.

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