逼近GPT-4！Meta開源超強代碼生成工具

近期，Meta發佈最先進的代碼生成模型Code Llama，它能夠使開發人員的工作流程更加快速高效，並降低學習編程的門檻。代碼生成旨在生成滿足特定問題約束的計算機程序，使用大規模預訓練語言模型的最新方法已經表現出很強的性能，但它們有一些關鍵的侷限。

9.27-9.28日我們邀請到某大廠AI算法研究員、人工智能博士Kevin 老師給我們帶來——基於大模型的文本生成新神器，帶你探索Code Generation領域的最新進展！

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部分大模型/文本生成論文展示

導師介紹：Kevin老師

》人工智能博士，某大廠資深AI算法研究員

》在人工智能頂級期刊TPAMI（影響因子24.314）、TNNLS（影響因子14.255），人工智能頂級會議AAAI、CVPR發表過6篇高質量論文，另有多篇論文發表在一區、二區期刊和會議

》研究方向：深度強化學習、自然語言處理、AI 模型優化、通用機器學習模型，通用深度學習模型，生成模型，神經網絡搜索等

》在文本生成領域提出了 Dynamic-over-Dynamic 的預訓練大模型decoding算法，並將該技術一般化爲通用算法框架，使得大語言模型推理文本的質量有了顯著提高

課程大綱

第一天：大模型時代的代碼生成

介紹大語言模型時代Code Generation領域的最新進展

第二天：代碼生成目前的挑戰和未來發展

介紹目前文本生成的主要侷限和未來較爲有潛力的發展方向

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大模型時代的文本生成微軟發佈的大模型LLM核心目標是建立一個統計模型，用來估計文本序列中每個詞語或字符出現的概率，從而實現語言生成、語言理解等自然語言處理任務！

大語言模型生成內容主要基於語言模型算法。語言模型是一種機器學習算法，它可以根據給定文本來預測下一個詞語或字符的出現的概率。語言模型通過大量的文本數據來學習語言的統計特徵，進而生成具有相似統計特徵的新文本。

CodeRL概覽

要利用大型語言模型進行文本生成或創作，可以使用以下方法：

1.選擇合適的語言模型：選擇一個適合您任務的大型語言模型，例如T5、GPT-2等。

2.準備數據：準備一個包含足夠數量的文本數據的數據集，以便模型可以從中學習。

3.訓練模型：使用數據集對語言模型進行訓練。可以使用無監督學習方法進行訓練。

4.微調模型：如果需要更好的性能，可以使用微調方法對模型進行微調。

5.生成文本：使用已經訓練好的語言模型來生成文本。可以使用給定的前綴或主題來生成特定類型的文本。

6.評估文本：對生成的文本進行評估，以確定其質量和準確性。

在代碼任務中，Meta發佈的Code Llama是目前公開可用的LLM中最先進的模型。Code Llama可以作爲生產力和教育工具，幫助程序員編寫更加穩定、更加符合編碼規範的軟件。Meta認爲開源策略能夠促進AI領域的創新，是開發安全和負責任的AI工具的最佳途徑。

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作爲一個科研小白，怎麼發表一篇優質論文？

爲了論文，大家都在努力的設計新網絡、新策略、新training算法，只要能夠在某一問題上做到一個很好的performance，論文就水到渠成。而想要快速達到，來自前輩的指點不可或缺。

一個好的指導老師的作用是，沒有課題，能夠結合所在課題組具體情況，結合最近熱門研究方向，幫你規劃課題，如果有了課題而缺少創新方向，老師能夠快速幫你找到幾種切入點，幾種框架，甚至連需要讀哪些文獻都幫你想好了......

與大牛導師1v1meeting

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