6 poin oleh GN⁺ 2024-06-30 | 2 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Meta mengumumkan keluarga model LLM Compiler yang dikembangkan berbasis Code Llama, dengan kemampuan optimasi kode dan fungsi kompilator
  • Model-model ini memiliki kemampuan berikut:
    • Emulasi kompilator
    • Prediksi pass optimal untuk optimasi ukuran kode
    • Disassembly kode
  • Dapat di-fine-tune untuk tugas optimasi dan kompilator baru

Fitur utama

  • Mencapai hasil terbaik di kelasnya dalam optimasi ukuran kode dan disassembly
  • Membuktikan bahwa AI sedang mempelajari optimasi kode dan dapat membantu pakar kompilator mengidentifikasi peluang optimasi

Rilis model

  • Model LLM Compiler 7B dan 13B dirilis dengan lisensi permisif untuk penggunaan riset maupun komersial
  • Mendukung pengembang dan peneliti agar dapat memanfaatkannya dengan mudah dan melakukan riset baru di bidang ini

2 komentar

 
ragingwind 2024-07-01

Idenya terlihat menarik.

 
GN⁺ 2024-06-30
Komentar Hacker News
  • Menggunakan LLM sebagai compiler/decompiler adalah aplikasi yang menarik
  • Compiler sangat menuntut keandalan dan akurasi
  • LLM pada dasarnya tidak dapat diprediksi, jadi terasa aneh jika dimasukkan ke dalam pipeline build
  • Dalam makalah ini, model dilatih untuk tiga tugas, dimulai dari CodeLlama
    • Tugas pertama adalah kompilasi: memberikan kode input dan flag compiler lalu memprediksi assembly keluaran
    • Tugas kedua adalah prediksi/optimasi flag compiler: mengoptimalkan ukuran assembly
    • Tugas ketiga adalah dekompilasi: diklaim memiliki keunggulan dibanding pendekatan sebelumnya
  • Ada masalah pada keterverifikasian pendekatan dekompilasi
  • Mereka menggunakan metode mengompilasi ulang kode hasil dekompilasi untuk memeriksa akurasinya
  • Akurasinya masih sekitar 45%, jadi belum dapat diandalkan, tetapi mungkin berguna jika dipakai bersama decompiler tradisional
  • Saya ingin mengeksplorasi apakah model ini bisa diperluas ke optimasi performa
  • Sepertinya akan makin banyak sistem di mana LLM memberikan intuisi dan prosesnya ditangani dengan cara yang mekanis/ketat
  • Saya penasaran bagaimana cara memastikan LLM menjaga makna input
  • Riset sebelumnya bisa dilihat di GitHub
  • Twitter terkesan dengan riset ini, tetapi saya rasa pendekatan ini sangat mungkin merusak program
  • Tidak seperti makalah AI Meta lainnya, tidak ada penyebutan bahwa ini digunakan di Instagram, Facebook, atau Meta
  • "Compiler LLM" tampaknya nama yang lebih akurat daripada "LLM Compiler"
  • Saya tidak mengerti tujuan dari pekerjaan ini
  • Saya ingat pernah memperdagangkan Meta Technologies Neural Optimizer dan Disassembler di game <i>Deus Ex</i>