Outil de programmation Meta IA

Outil de programmation Meta ai, l'outil de programmation Meta ai Code Llama a récemment commencé les tests. Il est construit avec une nouvelle technologie intelligente ai, qui peut apporter une excellente assistance au travail de programmation des utilisateurs et effectuer facilement les tâches de travail correspondantes pour vous.

Introduction à l'outil Code Llama

Meta a maintenant lancé un outil de codage d'IA appelé Code Llama, qui est présenté comme « le modèle de langage de codage à grande échelle le plus avancé ».

Ce modèle est basé sur le modèle de langage à grande échelle Llama 2, qui peut être compris comme une « version spécifique à l'écriture de code de Llama 2 » et peut être utilisé pour « générer du nouveau code et déboguer le travail écrit par l'homme ». actuellement disponible sur Github.

Meta souligne que Code Llama peut générer le code souhaité et un langage naturel sur le code en fonction des invites/exigences principales du code en langage naturel, ou affiner et déboguer lorsqu'il est pointé vers un code spécifique.

Description de l'outil Code Lama

1. Prise en charge de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond : fournit une multitude de bibliothèques et d’outils d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour permettre aux développeurs de créer et de former leurs propres modèles d’IA.

2. Fonctions de traitement et de prétraitement des données : fournit de puissantes fonctions de traitement et de prétraitement des données, permettant aux développeurs de traiter et de préparer efficacement les données pour la formation du modèle.

3. Outils de visualisation : des outils de visualisation sont généralement fournis pour aider les développeurs à comprendre et analyser intuitivement les données, ainsi qu'à visualiser la formation et les résultats du modèle.

4. Fonctions d'automatisation et d'optimisation : fournit des fonctions d'automatisation et d'optimisation pour aider les développeurs à sélectionner et ajuster automatiquement les paramètres du modèle afin d'obtenir de meilleures performances et précision.

5. Environnement de développement intégré (IDE) : fournit généralement un environnement de développement intégré qui permet aux développeurs d'écrire, de déboguer et de tester leur code dans une interface unifiée.

6. Capacités de déploiement et d'intégration : les capacités de déploiement et d'intégration sont généralement fournies pour permettre aux développeurs d'intégrer leurs modèles d'IA dans des applications ou des systèmes existants.