Meta hat den beeindruckenden Meta LLM-Compiler veröffentlicht, der auf Meta Code Llama basiert und über zwei Versionen verfügt, 7B und 13B. Seine leistungsstarken Codeoptimierungs- und Kompilierungsfunktionen sind beeindruckend. Es kann nicht nur das Verhalten des Compilers simulieren, den besten Optimierungspfad vorhersagen und sogar eine Code-Disassemblierung durchführen, was ein Maß an Intelligenz demonstriert, das über herkömmliche Compiler hinausgeht. Die optimierte Version von FTD hat im Vergleich zur Optimierungsoption -Oz bemerkenswerte Ergebnisse erzielt und liegt damit bei weitem über den 0,03 % von GPT-4 Turbo. Seine Leistung bei der Demontage ist ebenfalls hervorragend und sein Round-Trip-BLEU-Score von 0,96 liegt ebenfalls deutlich vor dem GPT-4 Turbo.
Der Meta-LLM-Compiler hat starke Fähigkeiten bei der Codeoptimierung und -Disassemblierung gezeigt. Seine optimierte Version FTD erreichte eine Steigerung der Codegrößenoptimierung um 5,24 % im Vergleich zur Optimierungsoption -Oz und erreichte einen Round-Trip-BLEU von 0,96 bei den Disassemblierungsfunktionen Die Werte übertreffen die des GPT-4Turbo bei weitem. Diese erstaunlichen Ergebnisse haben in der Branche große Aufmerksamkeit erregt. Der Compiler kann für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt werden und verbessert sich beim Lernen weiter, was ein enormes Potenzial für zukünftige Entwicklungen bietet. Links zu relevanten Artikeln und Modellen wurden veröffentlicht, und interessierte Leser können mehr erfahren.
Darüber hinaus zeigte der LLM-Compiler FTD in Bezug auf die Demontagefähigkeiten starke Fähigkeiten und erreichte einen Round-Trip-BLEU-Score von 0,96, der weit über dem Wert von 0,43 von GPT-4Turbo liegt.
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Artikel: https://ai.meta.com/research/publications/meta-large-lingual-model-compiler-foundation-models-of-compiler-optimization/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_content=link&utm_campaign=fair
Das Aufkommen des Meta-LLM-Compilers markiert einen großen Durchbruch für KI im Bereich der Codeoptimierung und -kompilierung. Seine starke Leistung und sein zukünftiges Entwicklungspotenzial sind es wert, gespannt darauf zu sein. Man geht davon aus, dass diese Technologie tiefgreifende Auswirkungen auf die Bereiche Softwareentwicklung und künstliche Intelligenz haben wird.