※本記事は、ChatGPTによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
Meet CodeGPT: A New Code Generation Tool Making Waves in the AI Community - MarkTechPost
意訳+要約
CodeGPTとの出会い： AIコミュニティに波紋を呼ぶ新しいコード生成ツール
1. CodeGPTの概要
- CodeGPTは、プログラムの生成に特化した新しいAIツールであり、AIコミュニティで注目を集めている。
- OpenAIによって開発され、プログラミングタスクの効果的なサポートを提供することが期待されている。
2. GPT-3.5モデルの進化
- CodeGPTはGPT-3.5アーキテクチャに基づいており、その進化版として位置づけられている。
- 自然言語処理において高い性能を発揮してきたGPT-3.5の技術が、プログラミングコード生成にも応用されている。
3. CodeGPTの利点と用途
- CodeGPTは、開発者が短いプログラムの断片や特定の機能を生成するのに役立つ。
- コード補完、関数の生成、簡単なアルゴリズムの構築など、様々な用途に適している。
4. プロジェクトの進捗と未来展望
- CodeGPTはまだ初期段階であり、開発者らはユーザーからのフィードバックを基に改善を進めている。
- 将来的には、より高度なプログラム生成やコード品質向上のための機能強化が期待されている。
5. ユーザー体験と利用の注意点
- ユーザーはCodeGPTを利用する際に、生成されたコードの確認と検証を重視する必要がある。
- AIツールの自動生成によるコードは、プロジェクトの要件や品質基準に従って検証することが不可欠である。
ChatGPTさんに聞いてみた
Ｑ：CodeGPTとGitHub Copilotの違いを教えてください
CodeGPTとGitHub Copilotは、どちらもコード生成におけるAIツールでありながら、異なるアプローチと機能を持っています。
CodeGPT:
- 開発元: OpenAIが開発したツールで、GPT-3.5アーキテクチャに基づいています。
- 主な特徴:
- プログラムの生成に特化したAIモデルで、自然言語処理において優れた性能を持つGPT-3.5の技術を応用しています。
- 開発者が短いプログラムの断片や特定の機能を生成する際に利用されます。
GitHub Copilot:
- 開発元: GitHubとOpenAIの共同開発によるプロダクトで、GitHubがMicrosoftによって所有されています。
- 主な特徴:
- プログラミングエディタ上での利用が特徴で、ユーザーがコードを書く際に、自動的にコードサンプルや提案を生成します。
- インタラクティブで、開発者がコードを書く際にリアルタイムでサポートを提供します。
- ユーザーが入力したコードの文脈に基づいて、コードを生成する能力を有しています。
違い
利用シナリオ:
- CodeGPTは、プログラムの生成全般にフォーカスしており、任意のプログラム断片や機能を生成するのに適しています。
- GitHub Copilotは、主にコードエディタ内での利用が意図されており、開発者が実際のコードを書く際に支援することが目的です。
利用場面:
出力の形式:
総じて、CodeGPTとGitHub Copilotは、それぞれ異なる利用ケースに対応しており、ツールの設計や機能に違いがあります。
Ｑ：生成AIの精度が高くなった場合、プログラマに求められるものは、どう変化すると思いますか？
生成AIの精度が高まると、プログラマにはいくつかの変化が期待されます。
問題の抽象度が上がる:
高度な生成AIにより、具体的なタスクだけでなく、高い抽象度でのタスクへの対応が可能になる。プログラマはより複雑で抽象的な問題に取り組むことが求められる。デザイン思考が重要になる:
生成AIがコーディングの一部を担当するようになると、プログラマは純粋なコーディングに費やす時間が減り、設計やアーキテクチャの思考が重要になる。良いデザインはAIが生成するコードの品質を向上させる鍵となる。エラーの理解と修正能力が重要:
AIが生成したコードにエラーがあった場合、プログラマはそれを理解し、修正するスキルが不可欠になる。高度なデバッグやエラー解析のスキルが求められる。ドメイン知識と連携能力:
AIはコードを生成する際にドメイン知識を必要とすることがある。プログラマは自身の専門分野におけるドメイン知識を持ち、AIが生成したコードをより適切に統合できるようにする必要がある。倫理的な側面の考慮:
高度な生成AIは大量のデータから学習するため、潜在的なバイアスや倫理的な課題が浮き彫りになることがある。プログラマは倫理的な観点からAIが生成するコードを検討し、必要に応じて調整する必要がある。教育とコーチングの役割:
プログラマは、生成AIを使用する新たな方法や最良の実践方法を理解し、他のチームメンバーや開発者に対して教育やコーチングを行う役割が強化される。
総じて、生成AIの進化により、プログラマはより高度な認知的スキルや人間的な能力が求められ、機械の補完的な役割にフォーカスすることが期待されます。
Ｑ：初級者の参入ハードルが上がると思われますが、初級者が使いこなせるようになるには、どのようなロードマップを作ればよいと思いますか？
初級者が生成AIを使いこなすためのロードマップを考えると以下のようなステップが挙げられます。これはあくまで一般的なガイドラインであり、実際の学習の進め方は個々のニーズや興味に基づいて調整する必要があります。
基本の理解:
AIの基本的な概念や生成AIの原理についての理解が不可欠です。オンラインの資源や教材、書籍を利用してAIの基礎知識を身につけましょう。プログラミングスキルの習得:
生成AIを利用するためには、プログラミングの基礎が必要です。Pythonは多くの生成AIライブラリで広く使用されているため、Pythonの基本的なスキルを身につけましょう。機械学習基礎の学習:
機械学習やディープラーニングの基本的な理解が必要です。オンラインのコースや教材を通じて、機械学習の基礎を学びましょう。生成AIライブラリの学習:
GPT系のモデルやその他の生成AIに関するライブラリのドキュメントやチュートリアルを読み、基本的な使い方を理解しましょう。Hugging FaceのTransformersライブラリなどが参考になります。サンプルプロジェクトの作成:
小さなプロジェクトを通じて生成AIを使ってみましょう。例えば、テキスト生成や簡単なコード生成のタスクを試してみることで、実際の適用方法を理解できます。コミュニティ参加:
オンラインのコミュニティやフォーラムで他の初学者やエキスパートと交流し、質問を投稿することで、学びの速度を向上させることができます。実践とフィードバック:
生成AIを使ってプロジェクトを実際に進めることが重要です。プロジェクトを通じて得た経験をもとに、自身のスキルを向上させましょう。最新のトレンドや研究の追跡:
生成AIの領域は急速に進化しているため、最新の論文やトレンドについても積極的に学習することが重要です。
初級者が使いこなせるようになるためには、徐々に進めながら実践的な経験を積むことが鍵となります。
感想＋雑記
生成系のAIを見ると、いつも思うのだが、初学者が参入しにくくなる状況にしかならない気がしてならない。
個人的には、生成AIが出てくることで、知識あるものはより優位に、知識ないものはより不利になる気がする。
その差を埋めるためにも、基礎知識が重要だと思ってる。
基礎が固まってないと、AIが掲示してきたものが妥当なのかどうなのか判断できない気がする。
だから、基礎をきっちり学ぶことがより重要ではないかと思う。
基礎をおろそかにして、生成AIの活用方法だけに着目してると、どこかで圧倒的な差になりそうな気がする。
いろいろChatGPTやBardと壁打ちしてて思うのは、そういう技術格差をなくす方法が、まだ確立してないような気がしている。
生成AIが出てくることによって、アーキテクトや設計・モデリングに工数がシフトしていくのは予想できるが、では、そのレベルを上げるためには、どうすればいいか、生成AIをどう活用していけばいいのかの事例がすくないと感じてる。
誰か、頭のいい人、教えてくれ（他力本願）
生成AIが出てきて、競争相手が海外の単価の安いエンジニアからAIになった気がするわ。
そうなると、設計力とかの生成AIが担保できない能力を伸ばしていかないと厳しいだろうと思う。
