{"id":22789,"date":"2023-08-29T09:30:00","date_gmt":"2023-08-29T07:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=22789"},"modified":"2023-11-10T12:24:19","modified_gmt":"2023-11-10T11:24:19","slug":"code-lama-nuovo-tool-meta-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/code-lama-nuovo-tool-meta-ai\/","title":{"rendered":"Code Llama: il nuovo tool Meta per la scrittura di codice basato sull&#8217;IA"},"content":{"rendered":"\n<p>Meta ha appena rilasciato Code Llama, un <strong>ampio modello di linguaggio (LLM)<\/strong> che pu\u00f2 utilizzare prompt di testo per generare codice. Code Llama, secondo l&#8217;azienda statunitense,<strong> ha il potenziale per rendere i flussi di lavoro pi\u00f9 veloci ed efficienti<\/strong> per gli sviluppatori gi\u00e0 esperti e <strong>abbassare la soglia di accesso<\/strong> per coloro che stanno imparando a programmare. <\/p>\n\n\n\n<p>Infatti il nuovo tool sembra <strong>essere stato pensato come strumento di produttivit\u00e0 ed educazione <\/strong>per aiutare i dev a scrivere software pi\u00f9 robusti e ben documentati.<\/p>\n\n\n\n<p>Lo spazio dell&#8217;IA generativa sta evolvendo rapidamente e la societ\u00e0 di Menlo Park ritiene che <strong>un approccio aperto all&#8217;IA odierna sia il migliore per lo sviluppo di nuovi strumenti AI innovativi<\/strong>, sicuri e responsabili. Per questo Code Llama \u00e8 stato rilasciato con la stessa licenza comunitaria di Llama 2.<\/p>\n\n\n\n<p><strong><em>Ma come funziona il nuovo tool e che potenzialit\u00e0 ha realmente? <\/em><\/strong>Proviamo a scoprirlo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"gb-headline gb-headline-4903f7e0 gb-headline-text\">Come funziona Code Llama<\/h2>\n\n\n\n<p>Code Llama \u00e8 una versione specializzata in codice di Llama 2 che \u00e8 stata creata ulteriormente addestrando proprio quest&#8217;ultimo sui suoi set di dati specifici per il codice, campionando pi\u00f9 dati dallo stesso set per periodi pi\u00f9 lunghi. In sostanza,<strong> Code Llama offre capacit\u00e0 di codifica migliorate, basate su Llama 2. <\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Per questo<strong> \u00e8 in grado di generare codice e linguaggio naturale sul codice<\/strong> sia da prompt di codice che da linguaggio naturale (ad esempio, &#8220;Scrivimi una funzione che restituisce la sequenza di Fibonacci&#8221;). Pu\u00f2 anche essere utilizzato <strong>per completare e risolvere errori nel codice.<\/strong> Inoltre, supporta molti dei linguaggi pi\u00f9 popolari utilizzati oggi, inclusi <a href=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/linguaggi-programmazione\/programmare-con-python\/\" class=\"ek-link\">Python<\/a>, C++, Java, <a href=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/backend-it\/php-linguaggio-programmazione\/\" class=\"ek-link\">PHP<\/a>, Typescript (<a href=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/frontend-it\/javascript-it\/come-programmare-con-javascript-tutto-sul-linguaggio-per-il-web\/\" class=\"ek-link\">Javascript<\/a>), C# e Bash.<\/p>\n\n\n\n<p>E&#8217; poi interessante notare come Meta stia in realt\u00e0 rilasciando<strong> tre dimensioni di Code Llama con rispettivamente 7 miliardi, 13 miliardi e 34 miliardi di parametri<\/strong>. Ciascuno di questi modelli \u00e8 stato addestrato con 500 miliardi di token di codice e dati correlati al codice. I modelli di base e di istruzioni da 7 miliardi e 13 miliardi hanno anche una capacit\u00e0 di riempimento nel mezzo (FIM), che consente loro di inserire codice in codice esistente,<strong> il che significa che possono supportare attivit\u00e0 come il completamento del codice direttamente dalla confezione.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>I tre modelli sono volti a soddisfare diverse esigenze di servizio e latenza. Ad esempio, il modello da 7 miliardi pu\u00f2 essere gestito su una singola GPU. Il modello da 34 miliardi restituisce i migliori risultati e consente un miglior aiuto nella scrittura del codice, ma i modelli pi\u00f9 piccoli da 7 miliardi e 13 miliardi<strong> sono pi\u00f9 veloci e adatti a compiti che richiedono una bassa latenza<\/strong>, come il completamento del codice in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n<p>I modelli Code Llama <strong>forniscono generazioni stabili con un contesto fino a 100.000 token<\/strong>. Tutti i modelli sono addestrati su sequenze di 16.000 token e mostrano miglioramenti su input con un massimo di 100.000 token.<\/p>\n\n\n\n<p>Oltre a essere un prerequisito per generare programmi pi\u00f9 lunghi, <strong>avere sequenze di input pi\u00f9 lunghe sblocca nuovi e interessanti casi d&#8217;uso per un LLM di codice.<\/strong> Ad esempio, gli utenti possono fornire al modello pi\u00f9 contesto dalla propria base di codice per rendere le generazioni pi\u00f9 rilevanti. <strong>Aiuta anche in scenari di debug in basi di codice pi\u00f9 grandi,<\/strong> dove tenere traccia di tutto il codice correlato a un problema concreto pu\u00f2 essere una sfida per gli sviluppatori. Quando gli sviluppatori si trovano di fronte al debug di un ampio blocco di codice, <strong>possono passare l&#8217;intera lunghezza del codice al modello.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Oltre al modello di base di Code Llama,<strong> Meta ha rilasciato una versione specializzata in Python chiamata Code Llama-Python<\/strong> e un&#8217;altra versione chiamata<strong> Code Llama-Instrct<\/strong>, che pu\u00f2 comprendere istruzioni in linguaggio naturale. Secondo Meta, <strong>ciascuna versione specifica di Code Llama non \u00e8 intercambiabile<\/strong>, e l&#8217;azienda non raccomanda il modello di base di Code Llama o Code Llama-Python per istruzioni in linguaggio naturale.<\/p>\n\n\n\n<p><em>&#8220;I programmatori stanno gi\u00e0 utilizzando i LLM per assistere in una variet\u00e0 di compiti, che vanno dalla scrittura di nuovo software alla risoluzione di errori nel codice esistente&#8221;<\/em>, <strong>ha detto Meta in un post sul blog<\/strong>. <em>&#8220;L&#8217;obiettivo \u00e8 rendere i flussi di lavoro degli sviluppatori pi\u00f9 efficienti in modo che possano concentrarsi sugli aspetti pi\u00f9 centrati sull&#8217;essere umano del loro lavoro.&#8221;<\/em><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><strong>Lettura consigliata: <a href=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/frontend-it\/sviluppo-web\/come-mettere-in-piedi-un-progetto-cypress-in-typescript\/\" class=\"ek-link\">Come mettere in piedi un progetto Cypress in TypeScript<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p>Meta afferma che<strong> Code Llama ha ottenuto migliori prestazioni rispetto ai LLM <\/strong>(Large Language Models) disponibili pubblicamente in base ai test di benchmark. Infatti, anche il blog <a aria-label=\"phind  (opens in a new tab)\" href=\"https:\/\/www.phind.com\/blog\/code-llama-beats-gpt4?utm_source=tldrai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">phind <\/a>ha detto di<strong> essere riuscito a ottimizzare ulteriormente CodeLlama-34B e CodeLlama-34B-Python<\/strong> su un dataset interno al sito, raggiungendo rispettivamente<strong> il 67,6% e il 69,5% di pass@1 su HumanEval<\/strong>. Il diretto competitor, invece, <strong>GPT-4 ha raggiunto il 67%<\/strong> secondo il rapporto tecnico interno ufficiale di marzo. Inoltre, il blog assicura, per garantire la validit\u00e0 dei risultati, ha applicato <strong>la metodologia di decontaminazione di OpenAI al dataset.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Dunque, <strong>Code Llama potrebbe essere a tutti gli effetti un valido alleato <\/strong>sia per dev pi\u00f9 esperti, sia per chi \u00e8 invece alle prime esperienze.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Meta ha appena rilasciato Code Llama, un ampio modello di linguaggio (LLM) che pu\u00f2 utilizzare prompt di testo per generare codice. 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