如果您有兴趣了解有关在编码程序时使用 ChatGPT 4 与代码骆驼之间的差异的更多信息，本快速概述将更深入地了解两者的功能。 ChatGPT 4 与Code Llama之间的比较已成为许多编码爱好者和 AI 研究人员感兴趣的话题。本概述提供了有关两者以及它们如何完成某些编码任务的更多信息。
Code Llama 是由 Meta 开发的开源 AI 模型，建立在 Llama 2 的基础上，专门针对编码任务进行了微调。该模型不仅免费用于研究和商业用途，而且还拥有 34 亿个参数模型，使其可以安装在消费级硬件上。对于可能无法访问高端计算资源的开发人员来说，这是一个显着的优势。
那么，与OpenAI的ChatGPT-4大型语言模型相比，它将如何表现，该模型不是专门为编码而设计的，但已经获得了许多功能，包括出色的代码解释器，现在在选择您喜欢的OpenAI GPT模型时，该服务中将其列为“高级数据分析”选项。
聊天GPT 4 vs Code Llama
Code Llama的多功能性进一步体现在其具有7亿、13亿和34亿个参数的版本中。这些版本中的每一个都使用 500 亿个代码令牌和代码相关数据进行训练，为处理各种编码任务提供了坚实的基础。
在实际测试中，Code Llama 展示了它的实力，成功地编写了 Python 代码来输出数字 1 到 100，并使用 Pygame 为贪吃蛇游戏创建基本大纲。这种性能表明该模型能够相对轻松地处理各种编码任务。
Code Llama的功能在 pythonprinciples.com 的编码挑战中得到了进一步的考验。该模型成功地解决了初学者和中级问题，甚至在一个实例中超过了 ChatGPT 4。然而，值得注意的是，这两种模型都未能解决来自同一网站的专家级挑战，这表明在处理复杂的编码任务方面仍有改进的空间。
在重构测试中，Code Llama 展示了它成功重构自己代码的能力。但是，它未能重构 ChatGPT 4 生成的代码。这一结果表明，虽然Code Llama擅长处理自己的代码，但它可能会与其他AI模型生成的代码作斗争。
另一方面，由OpenAI开发的ChatGPT 4是具有高级数据分析功能的代码解释器。虽然它在各种任务中表现出令人印象深刻的能力，但在编码挑战中它的表现被 Code Llama 超越。这表明，虽然 ChatGPT 4 是一个强大的工具，但它可能不像 Code Llama 那样专门用于编码任务。
Code Llama的特点包括：
- 骆驼2的深厚根基：Code Llama不是一个独立的模型，而是一个进化。它是备受推崇的 Llama 2 的以代码为中心的变体，在特定于代码的数据集上进一步完善。长时间的训练和数据采样大大增强了其编码能力。
- 多方面的编码协助：无论您是在想“我需要一个斐波那契数列的函数”，还是在寻求调试方面的帮助，Code Llama 都可以为您服务。它擅长生成代码，讨论代码的复杂性，甚至提供代码完成。
- 广泛的语言支持：无论您选择哪种编码语言 – 无论是Python，Java，C++，甚至是Typescript – Code Llama都能满足您的需求。它支持大量流行的编程语言，确保绝大多数开发人员可以从其专业知识中受益。
- 多种型号选择：Meta 明白，一种尺寸并不适合所有人。Code Llama 具有三种不同的尺寸 – 7B、13B 和 34B 参数 – 可根据各种需求量身定制。如果您想知道这对您有何影响，例如，7B 型号针对单 GPU 服务进行了优化，而强大的 34B 型号则提供了无与伦比的编码支持。但是，如果您追求速度，那么 7B 和 13B 变体擅长实时代码完成和需要低延迟的任务。
- 用于精度的专用变体：Meta 对精度的承诺在其两个专业版本中显而易见：Code Llama – Python 和 Code Llama – Instruct。前者经过了高达100B的Python代码标记的微调，专门迎合了Python爱好者。另一方面，后者旨在更好地理解用户提示，确保它提供精确和安全的响应。
Code Llama 和 ChatGPT 4 都有其优点和缺点。Code Llama凭借其针对编码任务的特定微调和在消费级硬件上运行的能力，在编码挑战中表现出令人印象深刻的性能。然而，它在重构 ChatGPT 4 生成的代码方面遇到了困难。另一方面，ChatGPT 4虽然不是专门用于编码任务，但是具有高级数据分析功能的强大工具。两者之间的选择在很大程度上取决于手头任务的具体要求。
