Code Llama 是 Meta 基於 LLAMA-2 發布的 NLP 大型語言模型，為 ** 生成。 Code Llama 是 Llama 2 的專用版本，是通過在其特定資料集上進一步訓練 Llama 2 而建立的。
從本質上講，Code Llama 具有增強的編碼功能，並建立在 Llama 2 之上。 它可以基於自然語言提示生成自然語言（例如，“給我寫乙個輸出斐波那契數列的函式”）。 也可用於完井和除錯。 它支援當今使用的許多最流行的語言，包括 Python、C++、J**A、PHP、TypeScript （J**Ascript）、C 和 Bash。
Code Llama 建立在 Llama 2 之上，有三種型號可供選擇：
程式碼 Llama，基本模型; Codel Llama - Python 專門針對 Python 的模型，並對 Python 的 100b 標記進行了進一步的微調. 因為 Python 是最具基準測試的生成語言，並且 Python 和 PyTorch 在 AI 社群中發揮著重要作用。 Code Llama - Instruct，經過微調以理解自然語言指令; 
程式碼 Llama，分別具有 7b、13b 和 34b 引數。 每個模型都使用 500b 令牌和相關資料進行訓練。 7b 和 13b 基本模型和指令模型也針對 FIM 功能進行了訓練，允許它們插入現有功能，這意味著它們可以支援開箱即用的完成等任務。
不建議將 Code Llama 或 Code Llama - Python 用於常規自然語言任務，因為這兩個模型都不是為遵循自然語言指令而設計的。 Code Llama 專為特定任務而設計，不用作其他任務的基本模型。
基準測試表明，Code Llama 優於開源的、特定於 **** 的 LLAMA，並且優於 Llama 2。 例如，Code Llama 34B 得分為 53。 在 Humaneval 上7%，MBPP 得分為 56 分2%，與其他州相比是最高的。 最先進的開放式解決方案，可與 ChatGPT 相媲美。
Code Llama 雖然是開源大模型，但普通的電腦配置根本無法執行這個模型，而要使用 Code Llama 模型，還需要向 Meta 官方申請**，好在 NVIDIA 發布了基於 Code Llama 的體驗版，只需要輸入 NVIDIA**，就可以免費體驗 Code Llama。
進入體驗介面後，需要等待一段時間才能載入 Code Llama，載入 Code Llama 後，就可以和Code Llama 愉快的聊天了，但 Code Llama 作為乙個大型程式碼模型，主要用於處理程式碼資訊，不適合類似 ChatGPT 的 NLP 任務。
雖然作為英文模型，這裡我們還是可以直接輸入中文進行交流，模型輸出有時是中文，不知道這裡是什麼機制，有時輸出是英文，然後有時輸出是中文。 例如，同樣的問題。
當然，用 Python 編寫乙個冒泡的排序演算法，我可以幫你！ here's an example of how you can implement the bubble sort algorithm in python:def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n-1): for j in range(0, n-i-1): if arr[j] >arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arrthis function takes an array as input and returns the sorted array. the algorithm works by iterating through the array and comparing adjacent elements. if an element is greater than the next element, they are swapped. this process is repeated until the array is sorted.here's an example of how you can use this function:arr = [5, 2, 8, 3, 1, 6, 4]sorted_arr = bubble_sort(arr)print(sorted_arr)this will output the sorted array: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8].i hope this helps! let me know if you h**e any questions or need further assistance.
讓他用Python寫乙個冒泡的排序演算法，答案會是英文的。 但是，如果你用C語言編寫乙個氣泡排序演算法，答案就在中文版中。
C 語言中的氣泡排序演算法可以使用以下 ** 實現： void bubblesort（int arr，int n） 此函式將整數陣列和陣列的長度作為引數，並返回排序後的陣列。 在這個函式中，我們使用兩個巢狀的for迴圈來遍歷陣列中的每個元素。 在內部迴圈中，我們比較兩個相鄰的元素，如果它們的順序錯誤，我們交換它們的位置。 在外部迴圈中，我們重複此過程，直到陣列中的所有元素都已排序。 此函式的時間複雜度為 o（n 2），因為它需要對陣列中的每個元素進行迭代，並且每次迭代都需要比較相鄰元素。 這個函式的空間複雜度是 o（1），因為它只需要乙個臨時變數來交換元素的位置。 此函式的穩定性不穩定，因為它可能會在排序過程中更改相同元素的順序。
當我再次詢問並使用python編寫氣泡排序演算法時，模型用中文回答，是不是時間問題，因為第乙個問題是在寫文章前幾天進行的試驗，也許是官方統一公升級。
def bubble sort（arr）： n = len（arr） for i in range（n-1）： for j in range（0， n-i-1）： if arr[j] >arr[j+1]： arr[j]， arr[j+1] = arr[j+1]， arr[j] return arr 此函式將陣列作為引數並返回排序陣列。 在這個函式中，我們使用兩個巢狀的for迴圈來遍歷陣列中的每個元素。 在內部迴圈中，我們比較兩個相鄰的元素，如果它們的順序錯誤，我們交換它們的位置。 在外部迴圈中，我們重複此過程，直到陣列中的所有元素都已排序。 此函式的時間複雜度為 o（n 2），因為它需要對陣列中的每個元素進行迭代，並且每次迭代都需要比較相鄰元素。 這個函式的空間複雜度是 o（1），因為它只需要乙個臨時變數來交換元素的位置。 此函式的穩定性不穩定，因為它可能會在排序過程中更改相同元素的順序。
它的中文分析部分，2個問答的答案是完全一樣的，無論如何，有了nvidia免費程式碼liama，我們不需要用自己的電腦來配置程式碼liama模型，對於普通使用者來說，這個**已經完全夠用了，而且製作質量**可以和chatgpt競爭。
體驗位址參考鏈結。