比 GitHub Copilot 更强大？Meta 开源 AI 编码工具，能跨多语言补全和调试代码

作者 | 冬梅、核子可乐

本周五，继先前推出能够生成文本、翻译语言和创建音频的 AI 模型之后，Meta发布了开源项目 Code Llama，这是一个基于Llama 2构建的模型，可以用自然语言（特别是英语）生成和解释代码，号称是编程领域 “最先进的大语言模型”，可免费用于研究和商业用途。

GitHub：https://github.com/facebookresearch/codellama

Code Llama 与 GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer 及其他的开源 AI 代码生成器如 StarCoder、StableCode 和 PolyCoder 类似，并可以跨多种编程语言完成代码并调试现有代码，包括 Python、C++、Java、PHP、 Typescript、C# 和 Bash。

值得注意的是，Code Llama 可以处理多达 100,000 个上下文tokens，这意味着它可以评估长程序。相比之下，ChatGPT 通常只能处理大约 4,000-8,000 个tokens，但可以通过 OpenAI 的 API 获得更长的上下文模型。

Code Llama 提供了三种不同大小的模型，分别具有 7B、13B 和 34B 参数，可以用于代码补全和调试。每个模型都使用 500B 代码 tokens 和代码相关数据进行训练，此外 7B 和 13B 基础模型和指令模型经过了中间填充 (FIM) 功能的训练，支持在现有代码中插入代码的功能。

Meta 表示这三种不同大小模型满足了不同的服务和延迟要求。例如，7B 模型可以在单个 GPU 上运行。 34B 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，例如实时代码补全。

Code Llama 到底是什么？

Llama 2 是一种极具颠覆性的开源 AI 框架，能帮助企业轻松构建起自己的 AI 应用程序，且无需像使用 OpenAI、谷歌或微软的专有软件那样支付费用。

有报道指出，Code Llama 可以帮助企业客户轻松构建起 AI 助理，在开发人员敲击键盘时自动提供代码建议，因此有望从基于 Codex 的微软 GitHub Copilot 等收费编码工具处夺取大量客户。

Code Llama 最引人注目的功能之一，就是它能够为 AI 助手提供支持。想象一下，这种由 AI 驱动的编码伴侣能够在开发者输入期间无缝提供代码片段建议，从而显著提高编码效率、减少错误并加快开发过程。

Code Llama 的卓越功能源自行业领先的 AI 算法。其核心模型由包含编程语言、编码模式和最佳实践的大规模数据集训练而成。自然语言处理（NLP）技术则让 Code Llama 有能力理解开发者的输入，并生成与上下文相匹配的代码建议。

该模型的神经架构受到 Meta Llama 2 的启发，表现出对编码语法和语义的深刻理解。正是凭借自然语言处理与编码专业知识的深度整合，Code Llama 才得以提供符合开发者意图的可行建议。

此外，Code Llama 的开源属性，意味着其与 OpenAI 和谷歌等技术巨头主导的传统专有软件有着截然不同的气质和定位。以开源方法为基础，Meta Platforms 正推动先进 AI 代码生成工具的大众化普及。开发者将有机会免费使用 Code Llama 功能，借此开发出更多创新应用并简化编码工作流程。

Code Llama 功能剖析

那么，Code Llama 到底有哪些功能值得开发者关注？这主要包括四个方面：

• 智能代码建议：Code Llama 的 AI 能力体现在实时提供代码片段建议上。在开发者的输入过程中，AI 助手会根据上下文提供准确建议，减少编码错误并加快开发速度。

• 可定制的代码模板：编码工作中不存在百试百灵的“银弹”，Code Llama 也深知这一点。开发者可以根据特定目标的具体要求创建并定制自己的代码模板，丰富且灵活的定制选项将帮助开发者充分运用 AI 辅助潜力，同时继续保持适当的代码风格。

• 自然语言界面：Meta 向来拥有出色的用户友好界面，这一特性也延伸到了 Code Llama 当中，允许开发者使用自然语言与 AI 助手进行交互。这种方法弥合了人与机器间的差距，带来直观且无缝的代码生成过程。

• 协作编码：Code Llama 能够支持的不只有“独行侠”，同时也能帮助团队中的每一名合作者。这款产品能够提供与项目目标相契合的代码片段建议，借此促进协作编码。这不仅能提高团队合作效率，同时也有助于加速开发并促进代码一致性。

Code Llama 发展路线图

Meta 在创新方面做出的承诺，已经远超 Code Llama 项目的最初构想。该公司为这款软件制定了雄心勃勃的发展路线图，具体包括：

• 高级语言支持：Meta 希望扩展 Code Llama 的语言支持能力，使开发者能够轻松使用自己熟悉的编程语言进行编码。

• 增强上下文理解：Code Llama 的后续迭代将侧重于深入理解开发者意图，据此提供更多契合上下文的相关建议。

• 与开发平台相集成：让 Code Llama 与更广泛的编码平台相兼容已经成为目前的首要任务，相信其后续将能够与各类流行 IDE 和文本编辑器无缝对接。

• 机器学习驱动的功能改进：Meta 在 AI 研究方面的持续投入，意味着机器学习的发展将不断驱动并增强 Code Llama 的性能与准确性。

科技行业正对此充满期待，业内专家们也开始分享自己对于 Code Llama 潜在颠覆性的判断。著名 AI 研究人员和软件开发者们正在研究这种开源 AI 模型将如何重塑编码实践，并对市场上的每一位参与者造成深远影响。

AI 伦理倡导者 Emily Chen 博士强调，“Code Llama 的开源方法符合包容性与协作原则。它有望为具备不同背景和技能水平的开发者提供支持，从而建立起更加多样、更具创造性的编码生态系统。”

但也不乏怀疑的声音，软件架构师 Mark Thompson 认为“虽然 Code Llama 的开源性质颇具吸引力，但真正的试金石仍然着落在性能和适应性方面。开发者们需要评估其与各类编码环境无缝集成的能力，看它能否提供准确且符合上下文的代码建议。”

巨头间的对抗：Code Llama 与 Codex

Code Llama 和 Codex 之间的对抗，也将重塑整个编码行业的格局。OpenAI 的 Codex 目前在市场上享有显著的领先地位，已经在为 GitHub Copilot 提供支持，并以令人印象深刻的代码建议效果赢得了开发者们的青睐。然而，Code Llama 的开源特性对于需要更好可及性 / 可定制性解决方案的开发者来说将更具吸引力。而随着两大科技巨头的正面角力，编码社区也将从竞争当中享受创新成果、获取积极收益。

随着 Code Llama 踏上全球舞台，开发者和行业利益相关方也站在了发展的十字路口上。拥有这种新的开源代码生成范式需要积极的适应心态和探索精神。传统上依赖专有解决方案的企业可能需要根据 Code Llama 的潜在影响重新评估现有战略。而谁能引领这波开发转型，谁就能开辟出前所未有的创新与协作路径。

Meta 在走一条与 OpenAI 不一样的路

Meta 进军代码生成领域，也是对打通人际关系、促进彼此协作这一核心使命的延伸。通过发布开源解决方案 Code Llama，Meta Platforms 将自身定位为编码社区和顶尖 AI 技术之间的桥梁。此举有望创造更公平的竞争环境，使来自不同背景的开发者都能用上 AI 驱动的代码辅助工具，且无需承担高昂的使用成本。

刚发布的 Code Llama 也已经在科技行业内引起广泛讨论。开源 AI 代码生成模型也代表着一股新的力量，能够以多种方式促进创新：

• 竞争压力：面对 Code Llama 加入战团，AI 代码生成市场的老牌企业或将面临更大的竞争压力、被迫加速创新周期。

• 混合解决方案的兴起：开发人员可以尝试将 Code Llama 的开源优势同当前专有工具相结合，构建起混合解决方案以优化其编码工作流程。

• 创业机会：Code Llama 强大的可及性将帮助更多初创企业接触到 AI 驱动型编码工具，从而培育出更趋多样化的创新生态系统。

Code Llama 的发布并不是个独立事件，它代表着我们对于 AI 驱动型开发工具的未来想象。软件发展的特点就在于不断创新，而 Code Llama 明显朝着更好的可及性、开发效率和智能水平迈出了重要一步。随着开发者逐渐接纳这项技术并为其开源发展做出贡献，编码体验将迎来近乎无限的成长和增强空间。

总之，Meta Platforms 推出的 Code Llama 代表着编码领域正在迎接又一轮巨变。这款开源 AI 模型将推动代码生成的大众化普及，为开发人员提供支持，并以前所未有的规模推动创新探索。Code Llama 来临的脚步一刻未曾停歇，技术行业也共同期待着它所带来的变革与可能性。

参考链接：

https://medium.datadriveninvestor.com/metas-next-ai-attack-on-openai-free-code-generating-software-e15c84521e83

https://telecom.economictimes.indiatimes.com/news/internet/meta-working-on-code-generating-ai-tool-code-llama-report/102841091

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