Meta AI 本周发布了 CodeLlama 70B，这是一种专门用于帮助开发人员和编码人员的新型大型语言模型。新的 AI 编码模型拥有令人印象深刻的 700 亿个参数，但能够在本地运行。该模型旨在处理从语言处理到复杂问题解决的各种任务。这是一个复杂的工具，吸引了开发人员和企业的注意力。但是，它与其他 AI 模型相比如何，例如拥有 330 亿个参数的 Deep Seek Coder？让我们深入了解这两个 AI 强国的详细性能评估。

当您第一次开始使用 CodeLlama 70B 时，您会注意到它并不像其他一些型号那样简单。它有一种独特的解释提示的方式，这意味着你需要花一些时间来适应它的系统。该模型使用分词器将您的输入转换为它可以理解的格式，这对于充分利用其功能至关重要。这包括学习如何使用新的源令牌和有助于设置消息格式的“步骤”令牌。如果您想充分利用 CodeLlama 70B 提供的功能，掌握这些元素是必不可少的。

CodeLlama 70B 性能测试

然而，CodeLlama 70B 的先进性有其自身的一系列要求，尤其是在硬件方面。该模型的大小意味着它需要大量的 VRAM，这可能需要您投资更强大的设备或考虑租用服务器空间。对于任何考虑将此模型集成到其工作流程中的人来说，这是一个重要的考虑因素。尽管有这些要求，CodeLlama 70B 在生成符合验证数据的结构化响应方面非常出色。查看由 Trelis Research 进行的 CodeLlama 70B 性能测试，该测试概述了 Meta AI 将推出的最新大型语言模型。

当我们对 CodeLlama 70B 进行特定任务测试时，例如反转字母序列、创建代码和检索随机字符串，结果喜忧参半。该模型具有内置的保护措施，以确保输出安全且适当，但这些保护措施有时会限制其在某些任务上的性能。然而，这些安全功能对于保持模型的整体可靠性至关重要。

对于那些有兴趣使用 CodeLlama 70B 的人来说，最好从较小的模型开始。这种方法允许您在处理 CodeLlama 70B 的复杂性之前为测试和开发创建更易于管理的环境。此模型实际上是为生产级任务而设计的，因此做好准备很重要。幸运的是，有一些可用的资源，例如一键式模板和可购买的函数调用模型，可以帮助简化过渡。

CodeLlama 70B 凭借其先进的功能和在遵守验证数据方面的强大性能在 AI 领域脱颖而出。然而，它带来的实际挑战，如其尺寸和VRAM要求，不容忽视。通过从较小的模型开始并利用可用资源，您可以为 CodeLlama 70B 做好准备。这将有助于确保您的项目符合最高质量标准，并且您可以充分利用这个强大的 AI 工具。