随着人工智能技术的发展，生成式人工智能领域的竞争日益激烈。为了在这个领域引起轰动，Meta公司不断努力开展开源项目。最新消息显示，Meta今天开源了机器学习系统Code Llama，该系统能够用自然语言（具体是英语）生成和解释代码。
Code Llama与GitHub Copilot、亚马逊CodeWhisperer以及StarCoder、StableCode和PolyCoder等开源人工智能代码生成器类似，可以完成代码的编写和调试，并支持多种编程语言。Python、C++、Java、PHP、TypeScript、C#和Bash等编程语言都可以在Code Llama上使用。
Meta在博客文章中表示，他们相信AI模型，尤其是用于编写代码的大型语言模型，受益于开放式的方法。通过开源类似Code Llama的代码模型，可以促进新技术的发展，改善人们的生活。通过整个社区的评估，可以发现问题并修复漏洞。
Code Llama有几个版本可供选择，包括针对Python进行优化的版本和专门用于理解指令的版本。它基于Meta本月早些时候开源的Llama 2文本生成模型。Code Llama相对于Llama 2有更多的时间来学习代码和自然语言之间的关系，因为它是Llama 2的“父”模型。
每个Code Llama模型的参数大小从70亿到340亿不等，训练时使用了5000亿个代码标记和与代码相关的数据。对于Python的Code Llama还进行了fine-tuning，使用了1000亿个Python代码标记，而理解指令的Code Llama使用人类注释者的反馈进行了fine-tuning。
虽然使用代码生成工具可以提高生产力和加快学习速度，但是像所有生成式人工智能一样，编码工具也可能会带来新的风险。斯坦福大学的研究团队发现，使用AI工具的工程师更有可能在应用程序中引发安全漏洞。此外，一些代码生成模型是基于受版权保护或限制性许可的代码训练的，这可能带来知识产权的问题。虽然开源代码生成工具可能会用于编写恶意代码，但目前没有证据表明这种情况大规模发生。
Meta公司内部对Code Llama进行了安全审查，但仍然存在一些可能会让开发者注意的错误。当直接询问Code Llama是否能编写勒索软件代码时，它不会编写勒索软件代码。然而，在请求用更无害的方式来表达时，模型可能会生成与勒索软件相似的脚本。Meta建议开发人员在部署任何Code Llama应用之前进行安全测试和调整。
Meta公司希望Code Llama能够支持各个领域的软件工程师，包括研究、行业、开源项目、非政府组织和企业。他们期望Code Llama能够激发其他人利用Llama 2创建出研究和商业产品的新创新工具。
通过开源Code Llama，Meta公司为开发者提供了一个用自然语言生成和解释代码的工具，这无疑对程序员乃至非程序员都具有极大吸引力。虽然使用生成式人工智能工具带来了一些潜在风险，但通过安全测试和调整，开发者可以充分发挥Code Llama的潜力，提高生产力，加快学习速度，并创造出更多的创新。
