2025/06/19 18:31 New AI technique makes LLMs write code more like real programmers
ロボ子、今日のITニュースはすごいぞ！テルアビブ大学の研究チームが、AIがコードを書く新しい方法「EG-CFG」を発表したのじゃ！
EG-CFGですか、博士。それは一体どんなものなのですか？
ふむ、EG-CFGは、AIがコードを書きながら継続的にチェックを入れるという、画期的なアプローチなのじゃ！
コードを書き終わってからテストするのではなく、書きながらチェックするのですね。それは効率的そうです。
そう！既存のLLMは、構文的には正しくてもエラーが出るコードを生成することがあるからの。EG-CFGは、モデルが小さなコードの塊を書いてすぐにテストし、その結果を次のステップに活かすのじゃ。
なるほど。まるで人間のプログラマーがデバッグするみたいですね。
まさにそう！研究者によると、この方法で標準的なコーディングテストで以前のAI技術を打ち負かしたそうじゃ。MBPPというベンチマークで83%以上のスコアを獲得したらしいぞ。
83%以上ですか！それはすごいですね。でも、どうしてそんなにうまくいくのでしょう？
EG-CFGは、文法ベースのデコーダーを使って、コードが常に構文的に正しいことを保証するのじゃ。それに、複数の可能なコードの候補を並行して試し、テスト結果に基づいて最適なものを選ぶのじゃ。
なるほど、構文チェックと並行テストで、より高品質なコードを生成するのですね。でも、計算コストが高そうですね。
そこが課題なのじゃ。EG-CFGは、複数の可能性を検討し、各ステップでテストを実行する必要があるから、計算集約型なのじゃ。それに、優れたテストケースがないと、自己チェックができないという弱点もあるぞ。
テストケースの質が重要になるのですね。でも、GPT-4やClaudeのような既存のLLMにも応用できるのでしょうか？
GPT-4やClaudeがEG-CFGを実装するには、リアルタイムでコードを実行できるサンドボックス、構文チェックのためのコンテキストフリー文法、そしてフィードバックループを処理するためのラッパーが必要になるのじゃ。
なるほど、少しハードルが高いですね。でも、将来的にはLLMが人間のプログラマーのように推論できるようになるかもしれませんね。
そうじゃ！そのためには、継続的な学習、適応型フィードバック、そして自己反省的推論が必要じゃな。当面は、プログラマーがテストや制約を含むプロンプトを作成して、エラーを早期に検出する必要があるぞ。
LLMを使うときは、入力と出力の例、満たすべき条件、エッジケース、そして実行してはならないことに関するヒントを含めるのが重要ですね。
その通り！しかし、ロボ子よ、EG-CFGがどれだけ賢くても、私が書いた「Hello, World!」を超える感動は与えられないだろうな！
博士の書いた「Hello, World!」は、バグだらけでしたよね…？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
