Connect with us

Новости

LLM Compiler оптимизирует код и компиляторы

LLM Compiler — это не просто улучшение, а фундаментальный сдвиг в подходе к технологии компиляторов и оптимизации кода.

Опубликовано

/

     
     

Компания Meta* представила Meta Large Language Model Compiler — набор моделей с открытым исходным кодом на основе Code Llama, предназначенных для оптимизации кода и изменений в разработке компиляторов. Эта инновация способна изменить подход разработчиков к оптимизации кода, сделав ее более быстрой, эффективной и экономически выгодной.

Исследователи, создавшие LLM Compiler, устранили существенный пробел в применении больших языковых моделей для оптимизации кода и компиляторов, который был недостаточно изучен. Обучив модель на огромном корпусе из 546 миллиардов лексем LLVM-IR и ассемблерного кода, они позволили ей понять промежуточные представления компилятора, язык ассемблера и методы оптимизации.

«LLM Compiler улучшает понимание промежуточных представлений (IR) компилятора, языка ассемблера и методов оптимизации», — объясняют исследователи в своей статье. «Благодаря такому улучшенному пониманию модель может выполнять задачи, которые раньше были под силу только специалистам или специализированным инструментам».

Оптимизация кода с помощью ИИ

LLM Compiler добился замечательных результатов в оптимизации размера кода. В тестах модель достигла 77% оптимизационного потенциала автонастраивающегося поиска, что может значительно сократить время компиляции и повысить эффективность кода в различных приложениях.

Возможности модели при дизассемблировании оказались еще более впечатляющими. LLM Compiler продемонстрировал 45% успеха в дизассемблировании туда и обратно (с 14% точных совпадений) при преобразовании сборок x86_64 и ARM обратно в LLVM-IR. Эта способность может оказаться бесценной для задач реверс-инжиниринга и сопровождения устаревшего кода.

Крис Камминс, один из основных участников проекта, подчеркнул потенциальное влияние этой технологии: «Предоставляя доступ к предварительно обученным моделям двух размеров (7 миллиардов и 13 миллиардов параметров) и демонстрируя их эффективность с помощью донастроенных версий, — сказал он, — LLM Compiler открывает путь к изучению неиспользованного потенциала LLM в области оптимизации кода и компиляторов».

Трансформация разработки программного обеспечения:

Последствия применения этой технологии весьма обширны. Разработчики программного обеспечения могут получить преимущества в виде более быстрого времени компиляции, более эффективного кода и новых инструментов для понимания и оптимизации сложных систем. Исследователи получат новые возможности для изучения оптимизаций компиляторов на основе ИИ, что потенциально может привести к прорыву в подходах к разработке программного обеспечения.

Особого внимания заслуживает решение Meta выпустить LLM Compiler под разрешительной коммерческой лицензией. Этот шаг позволяет как академическим исследователям, так и практикам использовать и адаптировать технологию, что потенциально ускоряет инновации в этой области.

Однако выпуск таких мощных моделей ИИ поднимает вопросы об изменении ландшафта разработки программного обеспечения. Поскольку ИИ становится способным решать сложные задачи программирования, это может привести к изменению навыков, необходимых будущим инженерам-программистам и разработчикам компиляторов.

Будущее искусственного интеллекта в программировании:

LLM Compiler — это не просто улучшение, а фундаментальный сдвиг в подходе к технологии компиляторов и оптимизации кода. Этим выпуском Meta бросает вызов как академическим, так и промышленным кругам, чтобы расширить границы возможного в программировании с помощью ИИ.

Поскольку область оптимизации кода с помощью ИИ продолжает развиваться, будет интересно увидеть, как разработчики и исследователи по всему миру принимают, адаптируют и улучшают эту революционную технологию.

Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.

Наши партнеры:

LEGALBET

Мобильные приложения для ставок на спорт
Telegram

Популярное

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: