怎样提示Code Llama

【翻译 ollama.ai 的《How to prompt Code Llama》】

就在两周前由 Meta 发布了 三种 Code Llama 模型：
- Instruct(指令)
- Code completion(代码补全)
- Python

本指南将介绍针对 Code Llama 的不同变体和功能构建提示的不同方法。

以下示例使用具有 4 位量化的 70 亿参数模型，但也提供了 130 亿和 340 亿参数模型。本指南使用开源 Ollama 项目来下载和提示 Code Llama，但这些提示也适用于其他模型提供程序和运行时。

Instruct

该模型经过训练，可以输出类似人类的问题答案。这种模型变体是最容易使用的，并且表现得最接近 ChatGPT，答案问题包括自然语言和代码：instruct

提示

ollama run codellama:7b-instruct 'You are an expert programmer that writes simple, concise code and explanations. Write a python function to generate the nth fibonacci number.

响应

Here is a Python function that generates the nth Fibonacci number:

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

This function uses the recursive formula for the Fibonacci sequence, which is:

fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)

代码审查

对于团队来说，代码审查通常很耗时。Code Llama 可以通过为简单 bug 的提交或拉取请求提供第二组眼睛来提供帮助：

提示

ollama run codellama '
Where is the bug in this code?

def fib(n):
    if n <= 0:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)
'

响应

The bug in this code is that it does not handle the case where `n` is equal to 1.

单元测试

编写单元测试通常需要相当多的样板代码。Code Llama 可以帮助：

提示

ollama run codellama "write a unit test for this function: $(cat fib.py)"

响应

Here's an example of how you could write a unit test for the `fib` function:

```
import unittest

class TestFib(unittest.TestCase):
    def test_fib(self):
        self.assertEqual(fib(0), 0)
        self.assertEqual(fib(1), 1)
        self.assertEqual(fib(2), 1)
        self.assertEqual(fib(3), 2)
        self.assertEqual(fib(4), 3)
        self.assertEqual(fib(5), 5)
        self.assertEqual(fib(6), 8)
        self.assertEqual(fib(7), 13)
        self.assertEqual(fib(8), 21)
        self.assertEqual(fib(9), 34)
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
```

This test case covers all the cases where the input is an integer between 0 and 9, inclusive.

代码补全

标准代码完成模型将根据提供的提示继续生成后续令牌。如果您只想生成代码，例如让模型在看到函数签名或注释后编写函数，则此变体效果最佳：

提示

ollama run codellama:7b-code '# A simple python function to remove whitespace from a string:'

响应

def remove_whitespace(s):
    return ''.join(s.split())

填空

中间填充 （FIM），或者更简单地说，填充是代码完成模型支持的一种特殊提示格式，可以在两个已经编写的代码块之间完成代码。这对于在现有函数中插入代码特别有效，如下所示：

def compute_gcd(x, y):

    

    return result

使用 Code Llama 时，填充提示需要模型所需的特殊格式。

 {prefix} {suffix} 
 
  
若要将其与现有代码一起使用，请将上面示例中前后的代码拆分为以下部分：前缀和后缀。例如，对于上面的 LCM 示例：
 
  
提示
 
  
ollama run codellama:7b-code '
 def compute_gcd(x, y): return result '
 
  
虽然结果会有所不同，但您应该得到如下结果：
 
  
响应
 
  
  if x == y:
        return x

    if x > y:
        x = x - y
    else:
        y = y - x

    result = compute_gcd(x, y)
    
注意：模型可能会在结果结束时返回。这是响应中的一个特殊标记，表示响应的结尾，类似于 和

 
  
Python
 
  
为了感谢创建该模型的社区和工具，Code Llama 的作者包含了一个 Python 变体，该变体在 100B 个额外的 Python tokens 上进行了微调，使其成为在处理机器学习相关工具或任何其他 Python 代码时使用的良好模型：
 
  
提示
 
  
ollama run codellama:7b-python '
# django view for rendering the current day and time without a template
def current_datetime(request):'
 
  
响应
 
  
now = datetime.now()
html = "It is now %s." % now
return HttpResponse(html)
 
  
基于 Code Llama 构建的工具
 
  
 
   
Cody 有一个实验版本，它使用带有填充支持的 Code Llama。
 
   
继续支持 Code Llama 作为 GPT-4 的直接替代品
 
   
来自 Phind 和 WizardLM 团队的 Code Llama 的微调版本
 
   
开源解释器（Open interpreter）可以使用 Code Llama 生成函数，然后在终端本地运行