LLM Compiler-7b ist ein von Meta entwickeltes großes Sprachmodell, das sich auf Codeoptimierung und Compiler-Inferenz konzentriert. Es basiert auf dem Code Llama-Modell und optimiert Code durch Deep Learning. Es unterstützt Compiler-Zwischenrepräsentationen, Assemblersprache und deren optimiertes Verständnis. Dieses Modell zeigt herausragende Leistungen bei der Reduzierung der Codegröße und der Rückkompilierung von Assemblercode in Compiler-Zwischenrepräsentationen und ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Compiler-Forscher und -Ingenieure.