Meta ได้เปิดตัวคอมไพเลอร์ Meta LLM ที่น่าประทับใจ ซึ่งสร้างขึ้นจาก Meta Code Llama และมีสองเวอร์ชันคือ 7B และ 13B การเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดอันทรงพลังและความสามารถในการคอมไพล์นั้นน่าประทับใจ ไม่เพียงแต่จำลองพฤติกรรมของคอมไพลเลอร์ ทำนายเส้นทางการปรับให้เหมาะสมที่ดีที่สุด และแม้แต่ทำการแยกส่วนโค้ด ซึ่งแสดงให้เห็นถึงระดับสติปัญญาที่เหนือกว่าคอมไพเลอร์แบบดั้งเดิม FTD เวอร์ชันที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดได้รับผลลัพธ์ที่น่าทึ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพขนาดโค้ด เมื่อเทียบกับตัวเลือกการเพิ่มประสิทธิภาพ -Oz พบว่าเพิ่มขึ้น 5.24% ซึ่งเกิน 0.03% ของ GPT-4 Turbo มาก ประสิทธิภาพในการถอดประกอบยังยอดเยี่ยมอีกด้วย และคะแนน BLEU ไป-กลับที่ 0.96 ก็เหนือกว่า GPT-4 Turbo อย่างมากเช่นกัน
คอมไพเลอร์ Meta LLM ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในการเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดและการถอดแยกชิ้นส่วน FTD เวอร์ชันที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดได้รับการปรับปรุงมากกว่าตัวเลือกการปรับให้เหมาะสม -Oz ถึง 5.24% ในการเพิ่มประสิทธิภาพขนาดโค้ด และได้รับ BLEU แบบไปกลับที่ 0.96 คะแนน เหนือกว่า GPT-4Turbo มาก ผลลัพธ์อันน่าทึ่งเหล่านี้ดึงดูดความสนใจอย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรม คอมไพลเลอร์สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับงานเฉพาะและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในขณะที่เรียนรู้ โดยมีศักยภาพอย่างมากสำหรับการพัฒนาในอนาคต มีการเผยแพร่ลิงก์ไปยังเอกสารและแบบจำลองที่เกี่ยวข้องแล้ว และผู้อ่านที่สนใจสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมได้

นอกจากนี้ ในแง่ของความสามารถในการแยกชิ้นส่วน คอมไพลเลอร์ LLM FTD แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่แข็งแกร่ง โดยได้คะแนน BLEU ไปกลับที่ 0.96 ซึ่งสูงกว่า GPT-4Turbo 0.43 มาก
ข่าวนี้ดึงดูดความสนใจอย่างกว้างขวางบนอินเทอร์เน็ต และผู้อ่านที่สนใจสามารถไปที่ลิงก์ไปยังแบบจำลองและรายงานเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม
บทความ: https://ai.meta.com/research/publications/meta-large- language-model-compiler-foundation-models-of-compiler-optimization/?utm_source=twitter&utm_medium=organic_social&utm_content=link&utm_campaign=fair
การเกิดขึ้นของคอมไพเลอร์ Meta LLM ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญของ AI ในด้านการเพิ่มประสิทธิภาพและการคอมไพล์โค้ด ประสิทธิภาพอันทรงพลังและศักยภาพในการพัฒนาในอนาคตเป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การรอคอย เชื่อกันว่าเทคโนโลยีนี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์และปัญญาประดิษฐ์