逼近GPT-4！Meta开源超强代码生成工具

近期，Meta发布最先进的代码生成模型Code Llama，它能够使开发人员的工作流程更加快速高效，并降低学习编程的门槛。代码生成旨在生成满足特定问题约束的计算机程序，使用大规模预训练语言模型的最新方法已经表现出很强的性能，但它们有一些关键的局限。

9.27-9.28日我们邀请到某大厂AI算法研究员、人工智能博士Kevin 老师给我们带来——基于大模型的文本生成新神器，带你探索Code Generation领域的最新进展！

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部分大模型/文本生成论文展示

导师介绍：Kevin老师

》人工智能博士，某大厂资深AI算法研究员

》在人工智能顶级期刊TPAMI（影响因子24.314）、TNNLS（影响因子14.255），人工智能顶级会议AAAI、CVPR发表过6篇高质量论文，另有多篇论文发表在一区、二区期刊和会议

》研究方向：深度强化学习、自然语言处理、AI 模型优化、通用机器学习模型，通用深度学习模型，生成模型，神经网络搜索等

》在文本生成领域提出了 Dynamic-over-Dynamic 的预训练大模型decoding算法，并将该技术一般化为通用算法框架，使得大语言模型推理文本的质量有了显著提高

课程大纲

第一天：大模型时代的代码生成

介绍大语言模型时代Code Generation领域的最新进展

第二天：代码生成目前的挑战和未来发展

介绍目前文本生成的主要局限和未来较为有潜力的发展方向

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大模型时代的文本生成微软发布的大模型LLM核心目标是建立一个统计模型，用来估计文本序列中每个词语或字符出现的概率，从而实现语言生成、语言理解等自然语言处理任务！

大语言模型生成内容主要基于语言模型算法。语言模型是一种机器学习算法，它可以根据给定文本来预测下一个词语或字符的出现的概率。语言模型通过大量的文本数据来学习语言的统计特征，进而生成具有相似统计特征的新文本。

CodeRL概览

要利用大型语言模型进行文本生成或创作，可以使用以下方法：

1.选择合适的语言模型：选择一个适合您任务的大型语言模型，例如T5、GPT-2等。

2.准备数据：准备一个包含足够数量的文本数据的数据集，以便模型可以从中学习。

3.训练模型：使用数据集对语言模型进行训练。可以使用无监督学习方法进行训练。

4.微调模型：如果需要更好的性能，可以使用微调方法对模型进行微调。

5.生成文本：使用已经训练好的语言模型来生成文本。可以使用给定的前缀或主题来生成特定类型的文本。

6.评估文本：对生成的文本进行评估，以确定其质量和准确性。

在代码任务中，Meta发布的Code Llama是目前公开可用的LLM中最先进的模型。Code Llama可以作为生产力和教育工具，帮助程序员编写更加稳定、更加符合编码规范的软件。Meta认为开源策略能够促进AI领域的创新，是开发安全和负责任的AI工具的最佳途径。

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作为一个科研小白，怎么发表一篇优质论文？

为了论文，大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

一个好的指导老师的作用是，没有课题，能够结合所在课题组具体情况，结合最近热门研究方向，帮你规划课题，如果有了课题而缺少创新方向，老师能够快速帮你找到几种切入点，几种框架，甚至连需要读哪些文献都帮你想好了......

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