論文の概要: Code Generation and Algorithmic Problem Solving Using Llama 3.1 405B

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19027v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 13:29:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 04:50:50.841500
• Title: Code Generation and Algorithmic Problem Solving Using Llama 3.1 405B
• Title（参考訳）: Llama 3.1 405B を用いたコード生成とアルゴリズム問題の解法
• Authors: Aniket Deroy, Subhankar Maity,
• Abstract要約: Llama駆動のコード生成は、自然言語プロンプトを複数のプログラミング言語で実行可能なコードに変換することができる。 Llamaは、あらゆるスキルレベルの開発者にとって汎用的なツールとして機能し、ソフトウェア開発の生産性と効率を改善します。 教育、産業、そしてコーディングプラクティスの将来への潜在的影響についても論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code generation by Llama 3.1 models, such as Meta's Llama 3.1 405B, represents a significant advancement in the field of artificial intelligence, particularly in natural language processing and programming automation. This paper explores the capabilities and applications of Llama-driven code generation, highlighting its ability to translate natural language prompts into executable code across multiple programming languages. Key features include contextual awareness, multi-language support, and enhanced debugging and optimization functionalities. By examining these aspects, we illustrate how Llama can serve as a versatile tool for developers of all skill levels, improving productivity and efficiency in software development. The potential implications for education, industry, and the future of coding practices are also discussed, underscoring the transformative impact of AI in programming. Experimentation shows that while Llama 3.1 405B performs well with simple algorithmic and data structure based problems, it still struggles with problems on Quantum Computing, Bioinformatics, and Artificial Intelligence.
• Abstract（参考訳）: メタのLlama 3.1 405BのようなLlama 3.1モデルによるコード生成は、人工知能、特に自然言語処理とプログラミング自動化の分野で大きな進歩を示している。 本稿では,Llama-driven code generationの機能と応用について考察し,自然言語プロンプトを複数のプログラミング言語にまたがる実行可能コードに変換する能力を強調した。 主な機能として、コンテキスト認識、多言語サポート、デバッグ機能と最適化機能が強化されている。 これらの側面を調べることで、Llamaがあらゆるスキルレベルを持つ開発者にとって汎用的なツールとして機能し、ソフトウェア開発の生産性と効率を改善する方法について説明する。 教育、産業、そしてコーディングプラクティスの将来への潜在的な影響についても論じられ、プログラミングにおけるAIの変革的な影響を浮き彫りにしている。 実験によると、Llama 3.1 405Bは単純なアルゴリズムとデータ構造に基づく問題でうまく機能するが、量子コンピューティング、バイオインフォマティクス、人工知能の問題に苦戦している。

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