6月28日，Meta公司在X平台发布了一项重大创新——LLM编译器。这一全新模型家族基于Meta Code Llama构建，集成了先进的代码优化技术与编译器功能。它不仅能够模拟编译器的工作流程，预测代码体积的最优传递策略，还能进行代码的反汇编，为编译器任务的定制化优化提供了强大支持。
Meta在HuggingFace上公开了LLM编译器的7B和13B版本，采用开放的许可政策，支持研究和商业领域的广泛应用。
在最新的研究报告中，研究人员指出，尽管LLM在软件工程和编码任务上已经展现出其潜力，但在代码编译与优化方面的应用尚待深入挖掘。正是为了填补这一空白，Meta推出了专为代码优化任务设计的LLM编译器。
LLM编译器经过了大规模语料库的训练，该语料库包含了5460亿个LLVM-IR和汇编代码标记，并通过指令微调来深入理解编译器的行为模式。这一举措旨在为学术界和工业界的研究者与开发者提供一个可扩展、经济高效的编译器优化研究基础。
在代码体积优化方面，LLM编译器已经取得了突破性的进展。在实际测试中，该模型展现出了高达77%的优化潜力，相较于传统的自动调整搜索方法，这一成果能够显著提升编译效率，缩短编译时间，从而为各类应用带来更高的代码执行效率。
