Meta 推出 LLM Compiler 代碼優化模型，可改善代碼生成/編譯能力

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IT 之家 6 月 30 日消息，Meta 前天推出了一款名為 "LLM Compiler" 的模型，該模型基于 Meta 現有的 Code Llama 打造，主打代碼優化，目前相關模型已登陸 Hugging Face，提供 70 億參數及 130 億參數兩個版本，允許學術及商業使用，IT 之家附項目地址如下：點此訪問。

Meta 認為，盡管業界各大語言模型已在各種編程代碼任務中展現了出色的能力，但此類模型在代碼優化還有進步空間，目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款專為優化代碼任務設計的預訓練模型，能夠模拟編譯器對代碼進行優化，或将 " 已經過優化的代碼轉換回原本的語言 "。

IT 之家獲悉，LLM Compiler 在 5460 億個 LLVM-IR 和匯編代碼标記的龐大語料庫上進行了訓練，據稱能夠達到 77% 的 " 代碼優化潛力 "，開發者可以自由将相關模型配合其他 AI 模型一起使用，從而改善生成代碼的質量。