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。