「ChatGPTをより優れたソフトウェア開発者にする:SoTaNaはソフトウェア開発のためのオープンソースAIアシスタントです」
ChatGPTを優れたソフトウェア開発者にする:SoTaNaはオープンソースAIアシスタント
私たちが行っている方法は、近年急速に変化しています。私たちはほとんどのタスクに仮想アシスタントを使用し、自分たちがタスクをAIエージェントに委任し続ける必要性を感じるようになっています。
これらの進歩をすべて推進する鍵となるのは、ソフトウェアです。ますます技術主導の世界で、ソフトウェア開発は、医療からエンターテイメントまで、さまざまなセクターでのイノベーションの鍵となります。ただし、ソフトウェア開発の道のりはしばしば複雑さと課題に満ちており、開発者に迅速な問題解決と創造的な思考を求めます。
そのため、AIアプリケーションはソフトウェア開発の領域で急速に広まっています。それらはプロセスを容易にし、開発者にコーディングに関するタイムリーな回答を提供し、彼らの努力をサポートします。つまり、おそらくあなたも使っているでしょう。ChatGPTの代わりにStackOverflowに行ったのはいつですか?また、GitHubのコパイロットをインストールしているときにTabキーを何回押しますか?
ChatGPTとCopilotは素晴らしいですが、ソフトウェア開発でより良く機能するためには、適切に指示する必要があります。今日は、新しいプレイヤー、SoTaNaに会いましょう。
SoTaNaは、LLMsの能力を活用してソフトウェア開発の効率を向上させるソフトウェア開発アシスタントです。ChatGPTやGPT4などのLLMsは、人間の意図を理解し、人間らしい応答を生成する能力を示しています。テキストの要約やコード生成など、さまざまなドメインで価値を持っています。ただし、特定の制約のためにアクセシビリティが制限されていましたが、SoTaNaはこれに対処することを目指しています。
SoTaNaは、開発者とLLMsの広大な潜在能力とのギャップを埋めることを目指すオープンソースのソフトウェア開発アシスタントとして中心的な役割を果たします。この取り組みの主な目的は、限られた計算リソースを使用しながら、基礎となるLLMsが開発者の意図を理解する能力を高めることです。この研究では、ChatGPTを使用してソフトウェアエンジニアリングのタスクに基づいた高品質な指示ベースのデータを生成するための多段階のアプローチを取ります。
プロセスは、新しいインスタンスを生成するための要件を詳細に説明する特定のプロンプトを使用してChatGPTをガイドすることから始まります。正確さと所望の出力との整合性を確保するために、ソフトウェアエンジニアリングに関連するインスタンスの手動で注釈付けされたシードプールが参照として機能します。このプールはさまざまなソフトウェアエンジニアリングのタスクを網羅し、新しいデータの生成の基盤となります。巧妙なサンプリング技術を使用することで、このアプローチはデモンストレーションのインスタンスを効果的に多様化し、要件を満たす高品質なデータの作成を確保します。
人間の意図をよりよく理解するために、SoTaNaは、限られた計算リソースを使用して、オープンソースの基礎モデルであるLLaMAを強化するために、パラメータ効率の良いファインチューニング手法であるLoraを採用しています。このファインチューニングプロセスにより、モデルはソフトウェアエンジニアリングのドメイン内での人間の意図の理解が洗練されます。
SoTaNa(ソータナ)の機能は、Stack Overflowの質問応答データセットを使用して評価され、人間の評価を含めて、開発者の支援におけるモデルの効果を強調しています。
SoTaNa(ソータナ)は、開発者の意図を理解し、関連する回答を生成することができるLLMをベースにしたオープンソースソフトウェア開発アシスタントを世界に紹介します。さらに、ソフトウェアエンジニアリングに特化した高品質の指示ベースのデータセットとモデルの重みを公開することで、コミュニティへの重要な貢献を行っています。これらのリソースは、将来の研究とイノベーションを加速する可能性を秘めています。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
- このAI論文では、Complexity-Impacted Reasoning Score(CIRS)を紹介していますこれは、大規模な言語モデルの推論能力を向上させるためのコードの複雑さの役割を評価するものです
- 「脳に触発された学習アルゴリズムにより、人工およびスパイキングニューラルネットワークにメタプラスティシティを可能にする」
- メタAIのコンピュータビジョンにおける公平性のための2つの新しい取り組み:DINOv2のためのライセンス導入とFACETのリリースの紹介
- 『AnomalyGPTとは:産業異常を検出するための大規模ビジョン言語モデル(LVLM)に基づく新しいIADアプローチ』
- 「セマンティックカーネルへのPythonistaのイントロ」
- 「PyTorchのネステロフモーメンタムの実装は間違っていますか?」
- 「ニューラルネットワークの多様性の力を解き放つ:適応ニューロンが画像分類と非線形回帰で均一性を上回る方法」