大模型语言教程，GpuMall智算云一文讲解

最新推荐文章于 2025-08-09 16:00:31 发布

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最新推荐文章于 2025-08-09 16:00:31 发布 · 608 阅读

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#人工智能 #gpu算力 #ssh

Code Llama 是一系列专注于代码相关任务的大型语言模型，它构建在 Llama 2 的基础上，在开放模型中提供了最先进的性能，它在填充能力、支持大输入上下文以及零指导编程任务的能力方面表现出色。

体验：GpuMall智算云

支持的模型种类如下：

提示

Code Llama 提供多个版本以涵盖各种应用领域，它包括如下模型：

基础模型（Code Llama）
Python 专业化模型（Code Llama - Python）
遵循指导的模型（Code Llama - Instruct）

这些模型具有不同的参数，包括 7B、13B 和 34B，以应对不同的使用情境

下面介绍如何在 GpuMall 平台使用已集成的 CodeLlama 模型

1. 选择 CodeLlama 镜像创建实例

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在之前的博客中，为读者朋友们详细介绍了LLM大语言模型的预训练，微调以及强化学习的详细过程。在上篇博客最后一段，笔者放了一张截图，ChatGPT的创始人卡帕西也说，未来的大模型会朝着多模态，多任务等方向发展。在多模态中，就涉及到音频，图片以及视频等。音频通过识别也会转成语言，本质上和大语言模型原理相同，因此本篇博客自然过渡到视觉语言模型VLM。不管在工作项目还是生活当中，笔者也常常接触大模型。作为大模型的使用者，其确实给生活和工作带来了不少变革，这两年学习大模型也成为了生活中的一部分。

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Meta发布了 Code Llama，这是一个大型语言模型（LLM），可以使用文本提示来生成代码。Code Llama 是用于代码任务的公开可用的 LLM 的最新技术，它有可能使当前开发人员的工作流程更快、更高效，并降低正在学习编码的人的进入门槛。Code Llama 有可能被用作生产力和教育工具，帮助程序员编写更强大、更有据可查的软件。生成式 AI 领域正在迅速发展，我们相信，对当今 AI 的开放方法是开发创新、安全和负责任的新 AI 工具的最佳方法。

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Code Llama 是针对代码任务的公开法学硕士的最先进技术，有可能使当前开发人员的工作流程更快、更高效，并降低学习编码人员的进入门槛。我们的基准测试表明，Code Llama 的表现优于开源、特定代码的 Llama，并且优于 Llama 2。的代码专用版本，是通过在其特定于代码的数据集上进一步训练 Llama 2 来创建的，从同一数据集中采样更多数据的时间更长。34B 和 70B 模型返回最佳结果并提供更好的编码辅助，但较小的 7B 和 13B 模型速度更快，更适合需要低延迟的任务，例如实时代码完成。

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我最近也在反思，可能有时候算法和论文也不是每个读者都爱看，我也会在今后的文章中加点code或者debug模型的内容，也许还有一些好玩的应用demo，会提升这部分在文章类型中的比例。包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），用于加速顺序解码的tuple，推理用的，当use_cache=True时，会返回这个参数，训练不用管。，QKV矩阵就是下面前三个线性层，然后分别主管生成qkv，上面的参数也解释了多头，和多头dim是咋算出来的，GQA咋算，这块代码写的实在清晰，属实没啥可说的。

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