Code Llama 是 Meta 基于 LLAMA-2 发布的 NLP 大型语言模型，为 ** 生成。 Code Llama 是 Llama 2 的专用版本，是通过在其特定数据集上进一步训练 Llama 2 而创建的。
从本质上讲，Code Llama 具有增强的编码功能，并建立在 Llama 2 之上。 它可以基于自然语言提示生成自然语言（例如，“给我写一个输出斐波那契数列的函数”）。 也可用于完井和调试。 它支持当今使用的许多最流行的语言，包括 Python、C++、J**A、PHP、TypeScript （J**Ascript）、C 和 Bash。
Code Llama 建立在 Llama 2 之上，有三种型号可供选择：
代码 Llama，基本模型; Codel Llama - Python 专门针对 Python 的模型，并对 Python 的 100b 标记进行了进一步的微调. 因为 Python 是最具基准测试的生成语言，并且 Python 和 PyTorch 在 AI 社区中发挥着重要作用。 Code Llama - Instruct，经过微调以理解自然语言指令; 
代码 Llama，分别具有 7b、13b 和 34b 参数。 每个模型都使用 500b 令牌和相关数据进行训练。 7b 和 13b 基本模型和指令模型也针对 FIM 功能进行了训练，允许它们插入现有功能，这意味着它们可以支持开箱即用的完成等任务。
不建议将 Code Llama 或 Code Llama - Python 用于常规自然语言任务，因为这两个模型都不是为遵循自然语言指令而设计的。 Code Llama 专为特定任务而设计，不用作其他任务的基本模型。
基准测试表明，Code Llama 优于开源的、特定于 **** 的 LLAMA，并且优于 Llama 2。 例如，Code Llama 34B 得分为 53。 在 Humaneval 上7%，MBPP 得分为 56 分2%，与其他州相比是最高的。 最先进的开放式解决方案，可与 ChatGPT 相媲美。
Code Llama 虽然是开源大模型，但普通的电脑配置根本无法运行这个模型，而要使用 Code Llama 模型，还需要向 Meta 官方申请**，好在 NVIDIA 发布了基于 Code Llama 的体验版，只需要输入 NVIDIA**，就可以免费体验 Code Llama。
进入体验界面后，需要等待一段时间才能加载 Code Llama，加载 Code Llama 后，就可以和Code Llama 愉快的聊天了，但 Code Llama 作为一个大型代码模型，主要用于处理代码信息，不适合类似 ChatGPT 的 NLP 任务。
虽然作为英文模型，这里我们还是可以直接输入中文进行交流，模型输出有时是中文，不知道这里是什么机制，有时输出是英文，然后有时输出是中文。 例如，同样的问题。
当然，用 Python 编写一个冒泡的排序算法，我可以帮你！ here's an example of how you can implement the bubble sort algorithm in python:def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n-1): for j in range(0, n-i-1): if arr[j] >arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arrthis function takes an array as input and returns the sorted array. the algorithm works by iterating through the array and comparing adjacent elements. if an element is greater than the next element, they are swapped. this process is repeated until the array is sorted.here's an example of how you can use this function:arr = [5, 2, 8, 3, 1, 6, 4]sorted_arr = bubble_sort(arr)print(sorted_arr)this will output the sorted array: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 8].i hope this helps! let me know if you h**e any questions or need further assistance.
让他用Python写一个冒泡的排序算法，答案会是英文的。 但是，如果你用C语言编写一个冒泡排序算法，答案就在中文版中。
C 语言中的冒泡排序算法可以使用以下 ** 实现： void bubblesort（int arr，int n） 此函数将整数数组和数组的长度作为参数，并返回排序后的数组。 在这个函数中，我们使用两个嵌套的for循环来遍历数组中的每个元素。 在内部循环中，我们比较两个相邻的元素，如果它们的顺序错误，我们交换它们的位置。 在外部循环中，我们重复此过程，直到数组中的所有元素都已排序。 此函数的时间复杂度为 o（n 2），因为它需要对数组中的每个元素进行迭代，并且每次迭代都需要比较相邻元素。 这个函数的空间复杂度是 o（1），因为它只需要一个临时变量来交换元素的位置。 此函数的稳定性不稳定，因为它可能会在排序过程中更改相同元素的顺序。
当我再次询问并使用python编写冒泡排序算法时，模型用中文回答，是不是时间问题，因为第一个问题是在写文章前几天进行的试验，也许是官方统一升级。
def bubble sort（arr）： n = len（arr） for i in range（n-1）： for j in range（0， n-i-1）： if arr[j] >arr[j+1]： arr[j]， arr[j+1] = arr[j+1]， arr[j] return arr 此函数将数组作为参数并返回排序数组。 在这个函数中，我们使用两个嵌套的for循环来遍历数组中的每个元素。 在内部循环中，我们比较两个相邻的元素，如果它们的顺序错误，我们交换它们的位置。 在外部循环中，我们重复此过程，直到数组中的所有元素都已排序。 此函数的时间复杂度为 o（n 2），因为它需要对数组中的每个元素进行迭代，并且每次迭代都需要比较相邻元素。 这个函数的空间复杂度是 o（1），因为它只需要一个临时变量来交换元素的位置。 此函数的稳定性不稳定，因为它可能会在排序过程中更改相同元素的顺序。
它的中文分析部分，2个问答的答案是完全一样的，无论如何，有了nvidia免费代码liama，我们不需要用自己的电脑来配置代码liama模型，对于普通用户来说，这个**已经完全够用了，而且制作质量**可以和chatgpt竞争。
体验地址参考链接。