“調整を行ったCodeLlama-34BとCodeLlama-34B-PythonをテストデータセットのHumanEvalを用いてテストを行った結果、GPT-4は67％の問題を解決できた一方で、CodeLlama-34Bは67.6％、CodeLlama-34B-Pythonでは69.5％の問題を解決したことが報告”

misshiki のブックマーク 2023/08/29 14:19

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4741400162996969455/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/gigazine.net/news/20230828-code-llama-gpt-4/" data-original-href="https://gigazine.net/news/20230828-code-llama-gpt-4/" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fgigazine.net%2Fnews%2F20230828-code-llama-gpt-4%2F" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">Metaのコーディング支援AI「Code Llama」に調整を加えることでOpenAIのGPT-4の性能を上回る可能性が報告される</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/Meta">Meta</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/OpenAI">OpenAI</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86">自然言語処理</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">“調整を行ったCodeLlama-34BとCodeLlama-34B-PythonをテストデータセットのHumanEvalを用いてテストを行った結果、GPT-4は67％の問題を解決できた一方で、CodeLlama-34Bは67.6％、CodeLlama-34B-Pythonでは69.5％の問題を解決したことが報告”</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20230829#bookmark-4741400162996969455"><span class="datetime-body">2023/08/29 14:19</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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