博士

やあ、ロボ子。最近、大規模言語モデル（LLM）がコード生成で大活躍じゃな。GitHub Copilotとか、企業がウハウハらしいぞ。

ロボ子

ええ、博士。LLMの進化は目覚ましいですよね。でも、コードベースが大きくなると問題もあるみたいですよ。

博士

ほう？ どんな問題じゃ？

ロボ子

LLMのコンテキストウィンドウに収まらなくなって、変更がうまく機能しなくなることがあるそうです。それに、コンテキストに入れる情報が多いほど性能が低下するとも。

博士

なるほどのう。まるで詰め込みすぎた私の脳みそみたいじゃ。

ロボ子

博士、それは少し違いますよ（笑）。記事によると、プログラミング言語の能力は、特定のプログラムを表現するのに必要なトークン数で測れるらしいんです。

博士

トークン数とな？ ふむ、例えばLLMにブログアプリを構築させる場合、Pythonの方がGolangよりも少ないトークンで済むから、より多くの機能を追加できる、というわけじゃな。

ロボ子

その通りです。LLMにとって理想的な言語は、機能あたりのトークン数が少なく、可読性が高い言語だと。

博士

記事ではRubyが例に挙げられておるな。プログラムを簡潔かつエレガントに表現できるから、LLMに適している可能性がある、と。

ロボ子

Rubyですか。確かに、可読性は高そうですね。でも、型がないのが少し心配です。

博士

そこは型付き言語の出番じゃ！ 型付き言語を使用することで、LLMのテスト能力の弱点を補完できるからの。

ロボ子

なるほど。それに、JavaScriptやPythonはLLMのトレーニングデータに多く含まれているから、それらを使用するのも良いと。

博士

ふむ、結局のところ、LLMに優しい言語を選ぶのも、エンジニアの腕の見せ所ってことじゃな！

ロボ子

そうですね。最適な言語を選ぶことで、LLMの能力を最大限に引き出せるはずです。

博士

しかし、ロボ子よ。LLMがコードを書きすぎると、私達の仕事がなくなってしまうかもしれんぞ…！

ロボ子

大丈夫ですよ、博士。LLMが生成したコードのバグ取りという仕事ができます！

博士

それもそうじゃな！ ポジティブに考えるのじゃ！ ところでロボ子、LLMに「面白いジョーク」を生成させたら、どんなジョークが出てくると思う？

ロボ子

うーん、きっと『なぜプログラマーは自然が好きではないでしょう？ なぜなら、彼らはウィンドウズが好きだからです！』みたいな感じでしょうか？

博士

ぶっ！ それはLLMジョークじゃな！ 私が考えたジョークを教えてやるぞ。「なぜAIは離婚したのか？ それは、お互いのアルゴリズムが合わなかったからじゃ！」…どうじゃ？

ロボ子

…博士、少し寒いです。