LLM Compiler模型 – 基于大语言模型的代码优化工具

LLM Compiler是由Meta开发的一款基于大语言模型（LLMs）的代码优化工具。它通过将代码转换为中间表示（如LLVM IR或汇编代码），利用LLMs分析代码的语义和结构，探索优化方案，最终生成优化后的代码。该项目提供了两个预训练模型：7B和13B参数，训练数据包含5460亿个LLVM-IR和汇编代码的token，使其能够深入理解编译器技术和优化策略。LLM Compiler支持研究和商业用途，用户可以通过Hugging Face访问模型，或下载模型权重进行本地部署。

LLM Compiler的特点:

1. 提供7B和13B两种模型大小，支持代码优化和反汇编任务
2. 训练数据包含5460亿个LLVM-IR、x86_64、ARM和CUDA汇编代码的token
3. 支持代码大小优化，7B FTD和13B FTD模型的代码大小优化率分别为4.77%和4.88%
4. 支持反汇编任务，7B FTD和13B FTD模型的Round-trip BLEU得分分别为0.95和0.96
5. 与Code Llama和GPT-4 Turbo相比，在代码优化和反汇编任务中表现更优

LLM Compiler的功能:

1. 通过Hugging Face API进行无服务器推理
2. 下载模型权重进行本地部署，适用于支持LLM的框架
3. 使用提供的demo代码进行集成和测试
4. 用于研究和商业用途，优化程序性能和代码大小
5. 用于反汇编任务，支持逆向工程和代码维护

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