meta发布基于codellama的llm编译器优化代码大小反汇编
HuggingFace 平台上，Meta 已公开发布了其大规模语言模型（LLM）编译器的两个版本，分别包含70亿和130亿参数，采纳了一项宽泛的授权条款，旨在促进该模型在学术研究及商业应用领域的自由使用与探索。
我无法直接访问并提供网页内容，但我可以帮助您理解如何利用提供的链接。为了获取关于Facebook的LLM Compiler集合的详细信息，请直接访问以下链接：
Hugging Face上的Facebook LLM Compiler集合
该链接导向的是Hugging Face平台上一个由Facebook创建的特定于LLM（大型语言模型）编译器的收藏集，内含可能包括工具、模型或与该技术相关的其他资源。通过访问该页面，您可以探索用于优化和提升语言模型性能的相关工具和实现。
研究人员在论文中指出，尽管大型语言模型（LLM）已在多种软件工程与编程任务中彰显出其潜力，但在代码及编译器优化领域的运用仍是一片相对未经深耕的领域。针对这一现状，Meta 公司引入了一项创新举措：LLM 编译器。这是一套专门针对代码优化任务而预先训练的模型集合，旨在开拓该领域的应用边界并促进技术进步。
为了深入探索并促进编译器技术的进展，我们利用一个庞大的数据集，该数据集蕴含了5460亿个精心挑选的LLVM-IR及汇编代码标记，对LLM编译器模型进行了全面训练。此模型还历经了一个精细化的指令微调阶段，旨在精准模拟及解析编译器的行为特征。这一创新举措的目标，是构建一个高度可扩展且经济高效的平台，旨在赋能学术界的研究者与产业界的实践者，在编译器优化的广阔领域中开展更为深入的研究与创新开发工作。
LLM 编译器在优化代码体积方面取得了引人注目的成就，其在评估中展现出卓越的优化能力，能实现高达自动调整搜索过程77%的效能提升。这一重大进展不仅能够大幅度缩减编译所需时间，还极大增强了各类应用程序的代码执行效率，从而有力推动了软件性能的边界。
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