大型语言模型（LLM）是一类特殊的人工智能算法，它们利用神经网络技术和大量参数来理解和生成计算机代码。这些模型在庞大的数据集上进行训练，能够根据输入指令生成代码片段或完整的程序。LLM在各种编程任务中都有应用，从自动补全和代码生成到帮助开发者更高效地编写代码。它们是软件开发领域的一项重大进步，使程序员能够更容易、更高效地处理复杂项目，减少编码错误。
生成式人工智能（Generative AI）在编程领域的未来充满巨大希望，有望彻底改变软件开发。由先进机器学习模型驱动的生成式AI正在自动化编码的各个方面取得重大进展：自动生成代码片段，简化编程任务，减少手动编码的必要性。这项技术分析上下文和需求，生成功能性代码段。它有助于加速开发进程，减少人为错误，使开发者能够专注于项目中的更高层次方面。
生成式AI通过提供上下文感知的建议来协助开发者，显著提高编码效率和准确性。减少语法错误的可能性，加快编码任务。开发者可以从这些建议中选择，使编码过程更加高效和流畅。生成式AI工具通过加速开发来增强生产力。它们自动化重复的编码任务，允许开发者分配更多时间进行战略性问题解决和软件开发的创造性方面。这导致项目完成速度更快，整体生产力更高。
由AI驱动的代码生成通过实时识别和修正编码错误来减少错误，从而提高软件的质量和可靠性。AI可以捕捉常见错误，增强代码库的健壮性，减少调试需求。生成式AI模型具有适应不同编程语言和框架的能力。这种适应性使它们多功能且适用于多样化的开发环境，使开发者能够跨不同的技术栈利用这些工具。
生成式AI促进了软件开发中的创新，使开发者能够更有效地探索新想法和尝试代码。它赋予开发者推动可能性边界的力量，创造新颖的解决方案和应用。
领先工具
LLM编码工具代表了AI在软件开发中的前沿，提供了一系列功能和能力，帮助开发者更高效、更准确地编写代码。开发者和组织可以选择最适合他们需求和偏好的工具，无论是用于通用代码生成还是专门的编码任务。以下是最佳LLM代码工具的列表：
LaLLMA是Meta开发的用于编码的大型语言模型（LLM）。它旨在通过理解上下文和生成代码片段来协助开发者进行编码任务。LaLLMA有不同大小的模型，从适合移动应用的较小模型到具有专门能力用于更复杂编码任务的较大模型。开发者可以使用LaLLMA进行多种用途，包括代码补全、代码摘要和用不同编程语言生成代码。
Hugging Face开发的StarCoder是一个专门为代码生成任务设计的LLM。它建立在著名的Transformers架构之上。StarCoder是一个多功能工具，具有自动补全、代码摘要和代码生成能力。StarCoderBase是具有额外特性的扩展版本。
CodeT5+是Salesforce AI Research开发的开源大型语言模型。它基于T5（Text-to-Text Transfer Transformer）架构，并针对代码生成任务进行了微调。CodeT5+可以针对特定编码任务和领域进行微调，使其适应各种编程挑战。
StableCode是Stability AI开发的LLM，旨在生成稳定可靠的代码。它专注于产生符合行业标准的代码并减少错误。StableCode非常强调代码质量和正确性，使其适合关键应用和行业。公司将StableCode作为需要高质量代码生成的专业开发者的工具进行市场推广。
纳米课程
通过免费纳米GenAI课程，解锁专为代码生成量身定制的大型语言模型（LLM）的力量。深入尖端AI技术的世界，并装备自己从头开始训练LLMs for Code的技能。这个简洁而全面的课程将指导完成创建自己的代码生成模型的重要步骤。
训练数据策展：在代码片段的多样化和全面数据集中获得专业知识。学习如何收集、清理和预处理代码数据，以确保其质量和可用性，用于训练。
数据准备：了解数据准备在LLM训练中的关键作用。发现技术以标准化代码格式，移除多余元素，并创建一致的、高质量的训练数据。
模型架构：探索LLM架构选择的复杂性。学习如何适应已建立的模型，如GPT-3或BERT，以代码相关任务，并为最佳代码理解和生成定制其参数。
训练：通过掌握训练过程，深入了解LLM开发的核心。发现如何使用强大的机器学习框架，调整超参数，并确保模型有效地从策展的数据中学习。
评估框架：用精确度衡量LLM的性能。探索专为代码生成任务设计的评估指标，如评估代码正确性、语法准确性和完成精度。
StarCoder案例研究：从现实世界的案例研究中获得洞察。探索StarCoder的创建，这是一个在80多种编程语言上训练的15B代码生成模型。了解其开发中使用的技术、算法。