Code Llama: qué es, cómo funciona y detalles técnicos

Code Llama es una familia avanzada de modelos de lenguaje centrados en el código, construidos sobre la base de Llama 2. Estos modelos proporcionan prestaciones de vanguardia en comparación con otros modelos disponibles, habilidades de autocompletado, apoyo para largos contextos de entrada y una capacidad innata de seguir instrucciones en tareas de programación. Se ofrecen en diferentes variantes para atender una amplia gama de aplicaciones, con tamaños que oscilan entre 7 y 34 billones parámetros.

Hoy en día, los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) están impulsando un número creciente de aplicaciones y han alcanzado un nivel de competencia en lenguaje natural que les permite llevar a cabo una amplia gama de tareas. Una aplicación destacada es la interacción formal con sistemas informáticos, como la síntesis de programas, autocompletado de código, depuración y generación de documentación. Code Llama es una evolución de Llama 2, diseñado específicamente para la generación e infilling de código.

Soporta muchos de los lenguajes de programación más populares utilizados hoy en día, incluyendo Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash y más.

Los programadores ya están utilizando LLMs para ayudar en una variedad de tareas. El objetivo es hacer que los flujos de trabajo de los desarrolladores sean más eficientes para que puedan centrarse en los aspectos más centrados en el ser humano de su trabajo, en lugar de tareas repetitivas.

En este artículo se detallan los aspectos técnicos de Code Llama, como se refleja en el paper publicado por Meta Code Llama: Open Foundation Models for Code, el pasado 24 de agosto:

Características principales de Code Llama

Entrenamiento desde modelos base

La generación de modelos especializados como Code Llama requiere un punto de partida robusto y versátil. En lugar de comenzar desde cero o depender exclusivamente de conjuntos de datos especializados, Code Llama utiliza una estrategia de inicialización basada en modelos preexistentes, específicamente, el modelo Llama 2.

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¿Por qué iniciar desde un modelo base?

• Amplia base de conocimiento: Llama 2 ya ha sido entrenado en grandes cantidades de texto y código, proporcionando una comprensión sólida del lenguaje natural y las estructuras de programación. Al empezar con este modelo, Code Llama no tiene que aprender desde cero, lo que ahorra tiempo y recursos computacionales.
• Flexibilidad: A diferencia de modelos que se entrenan exclusivamente con código, al iniciar desde Llama 2, Code Llama hereda habilidades de procesamiento de lenguaje natural y de código. Esto lo hace más versátil para tareas que involucran interacciones en lenguaje natural y código.
• Mejor rendimiento comparativo: Las investigaciones han mostrado que iniciar desde un modelo base como Llama 2 y afinarlo para tareas específicas puede resultar en un mejor rendimiento en comparación con entrenar un modelo desde cero solo con datos especializados para una tarea dada.

Proceso de especialización

1. Inicialización con Llama 2: Code Llama comienza tomando los pesos preentrenados de Llama 2 como punto de partida.
2. Entrenamiento específico: A continuación, se alimenta a Code Llama con 500B tokens de un conjunto de datos centrado en código. Este paso busca afinar y especializar el modelo para tareas relacionadas con la generación y comprensión del código.
3. Evaluación y ajuste: Una vez que el modelo ha sido entrenado con datos específicos de código, se somete a evaluaciones para medir su rendimiento en tareas de generación de código y se ajusta según sea necesario.

Este enfoque de iniciar desde un modelo base y afinarlo con datos específicos es una estrategia poderosa que combina lo mejor de ambos mundos: la amplia comprensión del lenguaje natural y el conocimiento especializado del dominio del código.

Infilling

El infilling, en el contexto de la programación y el procesamiento del lenguaje natural, se refiere a la capacidad de un modelo para identificar y completar partes faltantes o incompletas de un código o texto basándose en el contexto circundante. Es una tarea desafiante que requiere una comprensión profunda no solo del lenguaje en sí, sino también de las estructuras y lógicas de programación.

¿Por qué es importante el infilling?

1. Mejora de la productividad: En entornos de desarrollo de software, el infilling puede ayudar a los programadores a completar rápidamente fragmentos de código, reduciendo el tiempo necesario para escribir y depurar programas.
2. Autocompletado inteligente: A diferencia del autocompletado tradicional que sugiere términos basados en palabras previamente escritas o patrones comunes, el infilling tiene en cuenta el contexto completo, proporcionando sugerencias más relevantes y precisas.
3. Corrección y depuración: Al identificar y llenar partes faltantes, el infilling puede ayudar en la corrección y depuración de códigos, especialmente en escenarios donde se han omitido partes esenciales del código.

¿Cómo funciona el infilling en modelos como Code Llama?

1. Enmascaramiento causal: Una técnica comúnmente utilizada es el enmascaramiento causal. Aquí, partes de una secuencia de entrenamiento se ocultan o “enmascaran” y luego se mueven al final. El modelo es entrenado para predecir esta secuencia reordenada de forma autoregresiva, es decir, prediciendo cada token basándose en los tokens anteriores.
2. Entrenamiento multitarea: En el caso de Code Llama, los modelos de 7B y 13B se entrenan con un objetivo dual: predicción autoregresiva y causal infilling. Esto les da la flexibilidad de no solo generar código de forma secuencial, sino también de rellenar partes faltantes cuando se requiere.
3. Marcadores especiales: Para facilitar el proceso de infilling, se pueden introducir tokens o marcadores especiales en el texto para indicar dónde comienza y termina la sección que necesita ser rellenada.

Aplicaciones Prácticas del Infilling:

• IDEs y editores de código: Integrar capacidades de infilling en entornos de desarrollo puede mejorar la eficiencia al escribir código, ofreciendo sugerencias inteligentes y completando automáticamente fragmentos de código basados en el contexto.
• Generación de documentación: El infilling puede ser útil para completar automáticamente comentarios, documentación en el código y docstrings basados en el código circundante.
• Formación y educación: En entornos educativos, el infilling puede ser utilizado como una herramienta de enseñanza para ayudar a los estudiantes a identificar y completar partes faltantes en ejercicios de programación.

Contextos de entrada largos

Los contextos de entrada largos representan un desafío y una oportunidad significativa en el campo del procesamiento del lenguaje natural y la generación de código. A medida que los modelos de lenguaje, como Code Llama, se vuelven más avanzados, la necesidad de procesar y comprender secuencias más extensas de texto o código se vuelve esencial para ofrecer soluciones más integradas y completas.

¿Qué significa “contextos de entrada largos”?

En el ámbito de los modelos de lenguaje, un “contexto” se refiere a la secuencia de tokens (palabras, caracteres o símbolos) que el modelo toma como entrada para realizar una tarea, ya sea comprensión, generación o cualquier otra operación. “Largo” se refiere a la longitud de esta secuencia, que puede abarcar desde miles hasta decenas de miles de tokens.

¿Por qué son importantes?

1. Razonamiento a nivel de repositorio: En el desarrollo de software, los programadores a menudo trabajan con grandes bases de código que abarcan múltiples archivos y funciones. Para comprender y generar código en este nivel, es esencial poder procesar y razonar sobre contextos más extensos que simplemente una función o un fragmento de código.
2. Integración de información: Contextos más largos permiten que los modelos integren y utilicen información de diferentes partes de un texto o código, lo que puede resultar en respuestas o generaciones más informadas y coherentes.
3. Complejidad y profundidad: Algunos problemas o tareas requieren una comprensión profunda y detallada de grandes cantidades de información. Los contextos de entrada largos permiten abordar estas tareas con mayor precisión.

Desafíos y soluciones en Code Llama

1. Extensión de la longitud máxima: Code Llama ha ampliado la longitud máxima del contexto de los 4.096 tokens estándar a 100.000 tokens. Esto permite al modelo operar en contextos mucho más amplios, abordando tareas más complejas.
2. Eficiencia computacional: Procesar secuencias más largas implica un desafío computacional, ya que el tiempo y los recursos necesarios para procesar la información aumentan. Code Llama aborda esto mediante técnicas de optimización y entrenamiento específico.
3. Afinación de Contexto Largo (LCFT): Code Llama introduce una etapa de afinación específica para contextos largos, donde los modelos se entrenan con secuencias de hasta 16.384 tokens. Esto permite que el modelo se adapte y se especialice en manejar grandes volúmenes de información.

Aplicaciones prácticas

• Revisión y generación a nivel de proyecto: Con la capacidad de procesar contextos más largos, Code Llama puede revisar o generar código a nivel de proyecto o repositorio, en lugar de centrarse solo en fragmentos individuales.
• Comprensión profunda de documentos: En el ámbito del procesamiento del lenguaje natural, los contextos largos permiten una comprensión más profunda de documentos extensos, como artículos, ensayos o libros.
• Interacciones continuas: En aplicaciones de chat o asistentes virtuales, los contextos de entrada largos permiten mantener conversaciones más extensas y coherentes con los usuarios.

Afinación por Instrucciones

La afinación por instrucciones es un proceso que permite adaptar y mejorar la capacidad de los modelos de lenguaje para seguir y comprender instrucciones específicas dadas por el usuario. En lugar de simplemente generar respuestas basadas en patrones previamente aprendidos, el modelo se ajusta para atender y responder a instrucciones detalladas, mejorando la relevancia y precisión de sus respuestas.

¿Qué significa “afinación por instrucciones”?

La afinación es una etapa en el entrenamiento de modelos de lenguaje donde el modelo se “reentrena” o “ajusta” en un conjunto de datos específico o con un objetivo particular. En el contexto de “instrucciones”, esto significa que el modelo se entrena para entender y seguir instrucciones dadas en lenguaje natural.

¿Por qué es esencial la afinación por instrucciones?

1. Precisión y relevancia: A través de la afinación por instrucciones, los modelos pueden generar respuestas que se alinean más estrechamente con las expectativas y necesidades del usuario, basándose en las instrucciones dadas.
2. Flexibilidad: Esta afinación permite a los modelos adaptarse a una variedad de tareas y contextos, desde responder preguntas específicas hasta generar código basado en especificaciones detalladas.
3. Interacción natural: La capacidad de seguir instrucciones facilita una interacción más fluida y natural entre el usuario y el modelo, haciendo que la experiencia sea más intuitiva.

Afinación por Instrucciones en Code Llama:

1. Conjunto de datos propio: Code Llama utiliza un conjunto de datos patentado que contiene ejemplos de diálogos entre usuarios y asistentes, que abordan tanto la utilidad como la seguridad de las respuestas generadas.
2. Autoinstrucción: Dado que la recopilación de datos supervisados puede ser costosa y desafiante, especialmente para tareas de codificación, Code Llama emplea un enfoque de autoinstrucción. Aquí, el modelo genera preguntas, pruebas y soluciones, y luego se entrena en función de la precisión de estas soluciones.
3. Ensayo: Para mantener las capacidades generales del modelo y prevenir la regresión en habilidades clave, Code Llama – Instruct se entrena también con una proporción de datos del conjunto de datos de código y lenguaje natural.

Beneficios prácticos:

• Interacciones dirigidas: Los usuarios pueden guiar y dirigir las respuestas del modelo con mayor precisión, lo que es especialmente útil en tareas complejas o técnicas.
• Generación segura de código: Al seguir instrucciones específicas, se reduce el riesgo de generar código inseguro o ineficiente.
• Adaptabilidad: A medida que las necesidades y expectativas de los usuarios cambian, el modelo puede ser afinado nuevamente para adaptarse a nuevos contextos o tareas.

Variantes de Code Llama

La familia de modelos Code Llama no es monolítica. Se ha diversificado en varias variantes, cada una diseñada y afinada para abordar diferentes necesidades y aplicaciones en el dominio de la codificación y programación. Estas variantes representan la evolución y especialización del modelo base, adaptándose a contextos específicos o desafíos particulares en la generación y manipulación de código.

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1. Code Llama (Modelo base):

• Propósito: Actúa como un modelo fundacional para la generación de código en general. Es la versión inicial que se ha entrenado específicamente para entender y generar código.
• Características:
  • Tamaños de modelo: Disponible en 7B, 13B y 34B parámetros.
  • Entrenamiento: Inicializado con pesos del modelo Llama 2 y entrenado en un dataset con predominancia de código.
  • Uso: Puede ser empleado en diversas tareas de generación de código, desde autocompletado en tiempo real hasta generación de documentación.

2. Code Llama – Python:

• Propósito: Como su nombre indica, esta variante está especializada en la generación y manipulación de código escrito en el lenguaje de programación Python.
• Características:
  • Especialización: Aunque se basa en el modelo base Code Llama, ha sido afinado adicionalmente en un dataset específico de Python.
  • Tamaños de modelo: Al igual que el modelo base, está disponible en 7B, 13B y 34B parámetros.
  • Uso: Ideal para desarrolladores y científicos de datos que trabajan principalmente con Python, ofreciendo autocompletado, generación de funciones y más, específicamente para este lenguaje.

3. Code Llama – Instruct:

• Propósito: Esta variante ha sido diseñada para seguir y comprender instrucciones específicas dadas por el usuario, mejorando la relevancia y precisión de sus respuestas en tareas de codificación.
• Características:
  • Entrenamiento adicional: Se basa en el modelo Code Llama pero se ha afinado con aproximadamente 5B tokens adicionales con el objetivo de seguir mejor las instrucciones humanas.
  • Capacidades avanzadas: Más allá de la simple generación de código, puede entender y actuar sobre instrucciones complejas, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para tareas más avanzadas o específicas.
  • Uso: Es especialmente útil en escenarios donde los usuarios necesitan proporcionar instrucciones detalladas y esperan que el modelo genere o modifique el código de acuerdo a esas directrices.