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今天开始以2篇小作文介绍代码大语言模型Code Llama。上篇主要介绍Code Llama的基本情况并基于Hug…引言 小伙伴们好我是《小窗幽记机器学习》的小编卖热干面的小女孩。
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今天开始以2篇小作文介绍代码大语言模型Code Llama。上篇主要介绍Code Llama的基本情况并基于HuggingFace上部署的Demo快速体验下Code Llama的实战效果下篇则主要介绍如何在本地部署Code Llama。感兴趣的小伙伴可以关注下
模型简介
Code Llama是基于Llama 2面向编程领域的大型代码语言模型(即代码大模型)基于该工具可以使用文本提示(Prompt)直接生成或者理解代码。Code Llama具备包括代码补全能力最长可以生成 100k 个token。此外Code Llama还具备编程任务的零样本指令遵循能力即面向自然语言的指令编程。官方宣称Code Llama在公开的编程任务中效果最好能够使开发人员的工作流程更快速、更高效并降低编程的学习门槛。Code Llama 在用作生产力和教育工具方面潜力巨大能够帮助程序员编写更加健壮、有良好文档的软件。
目前(2023年9月12日)代码语言模型的leaderboard结果如下 Code Llama 是 Llama 2 的代码专用版本在特定代码数据集上进一步训练 Llama 2 并从同一数据集中采样更多数据进行更长时间训练。相对于Llama 2Code Llama的编码能力得到提升可以根据代码和自然语言提示(例如“编写一个输出斐波那契数列的函数”)生成代码也可以进行代码解读。Code Llama还可以用于代码补全和调试。Code Llama支持当下流行的多种编程语言包括Python、C、Java、PHP、TypeScriptJavaScript、C#、Bash等。
此次官方发布了三种参数规模的 Code Llama分别为 7B、13B 和 34B。这些模型都基于 500B 个tokens的 代码和与代码相关的数据进行训练。7B 和 13B 的Code Llama模型和Code Llama instruct模型还引入with fill-in-the-middle(填充中间FIM)的训练方式使其能够将代码插入到现有代码中这意味着可以直接支持诸如代码填充之类的任务。 这三种模型适用于不同延迟要求和服务场景。比如7B 模型可以部署在单个GPU上34B 模型返回结果最佳可以提供更好地辅助编码但更小的 7B 和 13B 模型速度更快更适用于需要低延迟的任务如实时代码补全。
官方还进一步微调了 Code Llama 的两个变体Code Llama - Python 和 Code Llama - Instruct。 「Code Llama - Python」 是针对特定语言Python的Code Llama在 100B个token Python 代码上进行进一步微调。Python是代码生成中最常用的benchmarked语言且Python和PyTorch在AI社区中扮演着重要角色。Code Llama-Python这个专门的模型可以提供额外的效用。 「Code Llama - Instruct」 是一种经过指令微调和对齐的Code Llama变体。指令微调其实是继续训练只是目标函数不同。模型会接收自然语言指令作为输入再输出符合要求的输出。Instruct的方式使得模型在理解人类自然语言形式提示的时候表现更好。在代码生成场景可以优先使用 Code Llama - Instruct。
「Code Llama、Code Llama - Python、Code Llama - Instruct」这三类模型之间的关系如下 与 Llama 2 一样官方对模型的微调版本应用了相当大的安全缓解措施。有关模型训练、架构和参数、评估、AI安全性等详细信息可以参阅研究论文。Meta官方宣称对AI采取开放的方式是发展创新、安全和负责任的新AI工具的最佳方式因此他们将 Code Llama 以相同的社区许可证与 Llama 2 相同发布供研究和商业用途使用。
以下通过 huggingface 上发布的Demo实测Code Llama在代码任务上的效果。
先直接剧透下结论
功能任务是否正常运行结果是否符合预期总体评估代码补全(13B版)判断是否存在中文字符yesyes⭐⭐⭐⭐⭐代码补全(13B版)pandas指定列增加行数据nono⭐⭐代码填充(13B版)去除非ascii字符yesyes⭐⭐⭐⭐⭐指令编程(13B版)pandas指定列增加行数据nono⭐⭐指令编程(33B版)pandas指定列增加行数据yesno⭐⭐⭐
Code Llama实测(13B版)代码补全
为了快速亲测效果使用官方基于CodeLlama-13b-hf发布的Demo。需要注意的是这里使用的模型不是Chat版所以只能用于代码补齐不能对话方式生成代码。
测试1判断是否有中文字符
输入
# define a function, Check whether Chinese characters exist
def check_cn_char(test_str):输出
# define a function, Check whether Chinese characters exist
def check_cn_char(test_str):for c in test_str:if u\u4e00 c u\u9fff:return Truereturn False# define a function, Check whether English characters exist
def check_en_char(test_str):for c in test_str:if a c z or A c Z:return Truereturn False# define a function, Check whether numbers exist
def check_num(test_str):for c in test_str:if 0 c 9:return Truereturn False# define a function, Check whether special characters exist
def check_special_char(test_str):for c in test_str:if not (u\u4e00 c u\u9fff) and not (a c z or A c Z) and not (0 c 9):return Truereturn False# define a function, Check whether the password测试check_cn_char函数能够正常运行且结果符合预期。
测试2pandas指定列增加行数据
输入
# define a function, append pandas column with input test_list
def df_append_rows(test_df,target_column, append_list)输出结果如下
# define a function, append pandas column with input test_list
def df_append_rows(test_df,target_column, append_list) :for i in range(len(append_list)) :test_df[target_column] test_df[target_column].append(append_list[i])return test_df# define a function, append pandas column with input test_list
def df_append_rows_with_index(test_df,target_column, append_list) :for i in range(len(append_list)) :test_df[target_column] test_df[target_column].append(append_list[i], ignore_indexTrue)return test_df# define a function, append pandas column with input test_list
def df_append_rows_with_index_and_columns(test_df,target_column, append_list) :for i in range(len(append_list)) :test_df[target_column] test_df[target_column].append(append_list[i], ignore_indexTrue, sortFalse)return test_df# define a function, append pandas column with input test_直接测试df_append_rows函数报错
TypeError: cannot concatenate object of type class str; only Series and DataFrame objs are validCode Llama实测(13B版)代码填充
由于代码填充功能仅局限于Code Llama和 Code Llama - Instruct的7B 和 13B 版模型中本文选用Code Llama-13B进行实测Demo地址进行体验。
输入
def remove_non_ascii(s: str) - str: FILL_MEreturn result输出结果
def remove_non_ascii(s: str) - str: Remove non-ASCII characters from a string.Args:s (str): The string to be processed.Returns:str: The processed string.result for c in s:if ord(c) 128:result creturn resultCode Llama实测(13B版)指令编程
使用官方基于CodeLlama-13b-Instruct-hf发布的Demo进行体验。
输入
I have a pandas DataFrame df[text], how can I directly add a list of data test_list to df[text] to increase the number of rows?输出 上述代码测试报错
TypeError: cannot concatenate object of type class list; only Series and DataFrame objs are valid可以看出Code Llama对于pandas部分函数的理解有待提高。
Code Llama实测(34B版)指令编程
在 huggingface 上选择codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf 输出结果 生成的代码能够运行但是结果不符合预期
import pandas as pd# create a sample dataframe with one column text
df pd.DataFrame({text: [hello, world]})# create a list of new text values to be appended
new_values [goodbye, cruel world]# append the new values to the text column
df[text].append(pd.Series(new_values))print(df)需要人工修正下
# 以下是人工修改的结果才可以得到符合预期的结果
tmp_df df[text].append(pd.Series(new_values)) # 人工修改
print(tmp_df)总结
本文简要介绍Code Llama模型概况同时通过huggingface上的Demo快速实测Code Llama的效果。撇开官方提供的case之后亲测的几个case虽然存在一些瑕疵但整体效果也算还不错期待后续的优化。
目前很多程序员已经在各种任务中使用LLM来协助开发。这确实使开发者的工作更高效以便开发者可以专注于最具人本特色的方面而不是重复性的任务。AI模型特别是用于编码用途的LLM从开放式的方法中受益最大。无论是在创新还是在安全性方面公开可用的代码专用模型可以促进新技术的发展从而改善人们的生活。未来可期!
