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Meta 發(fā)布基于 Code Llama 的 LLM 編譯器:優(yōu)化代碼大小、反匯編

2024/6/28 13:25:58 來(lái)源:IT之家 作者:沛霖(實(shí)習) 責編:沛霖
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IT之家 6 月 28 日消息,Meta 官方在 X 平臺宣布推出 LLM 編譯器,這是一個(gè)基于 Meta Code Llama 構建的模型家族,具有額外的代碼優(yōu)化和編譯器功能。這些模型可以模擬編譯器,預測代碼大小的最佳傳遞,并可反匯編代碼,可以針對新的優(yōu)化和編譯器任務(wù)進(jìn)行微調。

Meta 在 HuggingFace 上公開(kāi)了 LLM 編譯器的 7B 和 13B 模型,采用寬松的許可協(xié)議,允許用于研究和商業(yè)用途。

IT之家附鏈接https://huggingface.co/collections/facebook/llm-compiler-667c5b05557fe99a9edd25cb

研究人員在論文中表示,LLM 在各種軟件工程和編碼任務(wù)中展示其能力,然而在代碼和編譯器優(yōu)化領(lǐng)域的應用仍然未被充分探索。為了解決這一問(wèn)題,Meta 引入了 LLM 編譯器,這是一個(gè)專(zhuān)為代碼優(yōu)化任務(wù)設計的預訓練模型套件。

LLM 編譯器模型在包含 5460 億個(gè) LLVM-IR 和匯編代碼標記的龐大語(yǔ)料庫上進(jìn)行了訓練,并經(jīng)過(guò)指令微調以解釋編譯器行為,旨在為學(xué)術(shù)研究人員和行業(yè)從業(yè)者在編譯器優(yōu)化方面的進(jìn)一步研究和開(kāi)發(fā)提供一個(gè)可擴展的、具有成本效益的基礎。

LLM 編譯器在代碼大小優(yōu)化方面取得了顯著(zhù)成果。在測試中,該模型的優(yōu)化潛力達到了自動(dòng)調整搜索的 77%,這一結果可以顯著(zhù)縮短編譯時(shí)間,提高各種應用的代碼效率。

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關(guān)鍵詞:meta,LLM 編譯器,反匯編

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