「カチッ」「カチッ」。
ウー・ミンがキーボードでキーワードを入力すると、入力したいコードがすぐに自動的に表示されました。
彼はざっと見て、何も問題がないと感じ、「Tab」キーを押すと、コードが灰色から通常のコードに変わり、そのコードが採用され、彼が書いたコードの一部になったことを意味します。
これは、彼が最近コードを書くときによくあるシナリオです。
自動的に出現するコードは AI の予測から来ており、この魔法の能力は最近人気が高まっている生成 AI (AIGC) から来ていますが、彼が使用するスマート ツールCodeFuseはプログラマー専用であり、AIGC です 。
AIGC の背後には、ますます人気が高まっている大規模言語モデル テクノロジがあります。次に、大型模型技術に関する彼のストーリーについて学びましょう。
大規模なモデルに参加する
AIGCは昨年から人気が爆発し、絵を全く触ったことがなかった男性がAIペイントツールで絵画展の賞を受賞した。それ以来、多くの人が AIGC に注目し始めました。
しかし、ウー・ミンが大型モデルに関わるのは今年初めになるだろう。
2023 年の新年直後、友人から「どんな質問にも答えられるだけでなく、コードも書ける AI ツールがあるんだ。すごいよ。ぜひ試してみて！」と言われました。
ここで言う AI ツールは、実際には当時リリースされたばかりの ChatGPT 3.5 であり、独自の初期バージョンを含むこれまでの AI ツールと比較すると、この AIGC ツールは知能が大きく異なります。
ウー・ミンさんは最初は納得していませんでした。なぜなら、以前に他の AI ツールも検討したことがあったからですが、それらのほとんどは「人工的に知恵が遅れている」と考えられており、望んでいた結果を得ることができませんでした。
その時、技術交流グループの誰かが、ある問題について話し合っているのを見たが、質問した学生は困惑しており、グループの他の学生は内容が理解できていないか、理由が分からないという状況だった。しばらく結果は出ませんでした。ウーミンさんもこの技術は理解できませんでしたが、やってみようという姿勢でChatGPTに問題を提出しました。AIはすぐに提案を出しました。結果をグループに転送し、クラスメートにもすぐに転送しました。提案に従って問題を解決しました。
「その時の私の気分はショックでした。」ウー・ミンは自分の気持ちをこのように説明しました。
その時から、Wu Ming は、AIGC の背後にある大規模な言語モデル テクノロジを含め、AIGC に関するすべてを率先して理解するようになりました。
Wu Ming の仕事は Java 開発です。卒業後 2 年後の 2021 年に Ant に入社し、シニア Java エンジニアになりました。彼の主な日常業務はコードを書くことです。
暇なときは共有することも好きで、CSDN ブログの専門家であるだけでなく、彼が書いた電子書籍は、2022 年の Alibaba Cloud 開発者コミュニティのダウンロード数トップ 10 にランクインしました。
大規模モデルの研究を開始した後、彼は多くの関連記事を執筆し、Ant Technology Learning and Growth Center から招待されて、すべての技術学生とライブブロードキャストを実施して、大規模モデルとその使用スキルについての見解を共有しました。
大型モデルについて学べば学ぶほど、「大型モデルの勢いは止められない。それを受け入れることを学ぶことによってのみ、私たちは次の時代に適応できる」と確信するようになった。
しかし、今年の仕事では長い間、AI を使用してコードを書くことはありませんでした。これは、同社では外部ツールサービスに対する厳しい規制があり、外部ツールの利用にはセキュリティやコンプライアンスのリスクが伴うためだ。
幸いなことに、Ant の Bailing モデルは集中的な研究開発中であり、これに基づくインテリジェントな R&D アシスタントである CodeFuse が、6 月に Ant の内部テストのためについにリリースされました。
大きなモデルが研究開発に出会うとき
Wu Ming は CodeFuse を長い間楽しみにしていて、発表されるとすぐに申し込み、最初に試したユーザーの 1 人でした。何か新しいことに挑戦するのはどんな感じですか?
「正直に言って、私の期待には応えられませんでした」と彼は答えた。さらに、当時リリースされた CodeFuse がバージョン 7B のみで、パラメータ数が 70 億であることは知っていたと説明し、外部の数千億、数千億のパラメータを持つ大規模なモデルと比較すると、その機能が劣るのは正常であると説明しました。劣ってしまう。
さらに、当時、CodeFuse は Web バージョンのみをリリースしており、ユーザーは Web ページ上で質問し、回答を得る必要がありました。これはプログラマーのコードを書く習慣と矛盾していました。
しかし、それでもCodeFuseには大きな期待を寄せており、「大型モデルの開発スピードは速すぎる。業界では大型モデルの1日が1年かかるという人もいる。固定的な視点で見てはいけない。私は信じている」と語った。 CodeFuse が時間をかけて開発できるようになるでしょう。「正常に動作しています。」
彼の予測は非常に正しかったと言わざるを得ません。わずか 4 か月後、再び内部テストが行われた CodeFuse は、モデル パラメータが数回改良されただけでなく、開発者が便利な開発ツールを使用していつでも CodeFuse の機能を使用できるようにする IDE プラグインも開発されました。
10 月 24 日、CodeFuse IDE プラグインは内部検査を受けた後、外部テストの募集を開始しました。そのオープン機能には、コード補完、コード解釈、コード注釈、コード最適化、単体テスト生成などが含まれます。
これらの能力の中で、Wu Ming のお気に入りはコード補完です。
「ご存知ですか? アシスタントが予測したコードが自分が考えていたものとまったく同じだったときは、とても気持ちいいです!」このことについて話すと、彼は思わず顔を輝かせてこう言いました。「まるで AI とつながっているみたいですね。 「あなたとコンピューターは一緒に働きます。2 つは 1 つになり、他のことはすべて忘れてしまいます。」
これは専門用語で「フロー」と呼ばれるもので、人が物事を行うときに完全に無私の状態になることを意味し、この状態になると物事の効率が大幅に向上します。
フローは多くの専門家が憧れる状態であり、フロー状態に入る可能性を高めるためだけに巨額のお金を投じて労働環境を改善する人もいます。Wuming 氏によると、大規模なモデルに基づく研究開発アシスタントには、人々をフロー状態に導く機会もあります。
しかし、Wuming さんは、CodeFuse の他の機能ではまだそのような経験ができていないことを残念に思っています。たとえば、単体テスト コードを生成する場合、生成されたコードの変更と調整に時間がかかり、場合によっては自分でコードを作成する場合ほど効率的ではありません。この重要な理由は、Ant のコード ベースが複雑かつ大規模すぎるため、多くの特殊な構成が必要になることですが、現在の AI アシスタントはそのような状況に対処できるほど強力ではありません。
もちろん、Wu Ming 氏は、CodeFuse の機能は今後も向上し、遭遇するすべての問題は改善または解決されると信じています。
Wu Ming 氏は、いつか CodeFuse をコードの作成だけでなく、研究開発サイクル全体の実行にも使用できるようになるとさえ想像しています。例えば、研究開発を始める前に要件を議論し、要件に基づいてシステムを設計してコードを書き、コードを書いた後はレビュー、共同デバッグ、デプロイ、運用保守などを行う必要があります。多くの場合、これらの手順が最も時間を費やし、最も多くの問題を引き起こします。CodeFuse がこれらのリンクに介入できれば、間違いなく全員の効率がさらに向上するでしょう。
実際、CodeFuse は実際にこれらの方向に従っており、その名前が「Code Assistant」ではなく「R&D Assistant」であることからもわかります。
インタビューの後半で、私は彼に CodeFuse の使用に関するヒントも尋ねました。
AI 研究開発アシスタントを使用するための 3 つのヒント
「最初のヒントは、AI に対する期待を下げることです。」と Wu Ming 氏は私に言いました。なぜそんなことを言うのですか？
現在の大型模型は人間に例えると8～9歳児に相当し、すでにある程度の知能は備わっているものの、まだ初期段階にあると説明した。
昨今、AIGCや大型モデルに対する外部からの誇大宣伝は火に油を注ぐようなものですが、非常に暑い時期に、これだけの宣伝を経て、多くの方々の大型モデルに対する期待は非常に高まっています。得られた答えが期待と一致しない場合、その欠点は無限に拡大され、態度は非常に好意的なものから非常に軽蔑的なものに変わり、再試行する気がなくなります。
「私が経験したような瞬間を手に入れるには、多くの努力が必要ですが、一度それを経験すると、それなしでは生きていけません。」
Wuming 氏は CodeFuse を例に挙げましたが、最初にコード補完を使い始めたとき、アシスタントがいつ予測コードを生成するのか、また、目的のコードをより適切に生成するためのコメントの書き方を常に理解できませんでした。何度も試みた後、彼はそれに慣れ、AI アシスタントが本当に彼と一体になったという暗黙の理解を得ることができました。
2 番目のヒントは、AI アシスタントをワークフローに統合することです。以前の CodeFuse Web バージョンと同様に、誰もが面白半分に間違った答えを得るためにあらゆる種類の奇妙な質問をテストするだけですが、実際には、これは自分自身にとって有益ではなく、大規模なモデルの改善にも役立ちません。
「CodeFuse IDE プラグインのコード補完は、予測されたコードが自動的に生成されるため便利で、Tab キーを押すだけでそれが採用されます。このようにして、自然にコード補完を使用して作業し、通常のコードを作成できるようになります。 」とウー・ミンは説明した。
したがって、新しい AIGC ツールに出会ったときは、それが自分の仕事の何らかの側面で役立つ可能性があるかどうかを考えたほうがよいでしょう。
3 番目のスキルは、挑戦する勇気である、とウー・ミンは信じています。大規模モデルの分野は非常に急速に発展しているため、CodeFuse などの同じ AI ツールであっても、数か月後にはまったく異なる機能が備わるようになります。これらのツールを開発の観点から見ないと、非常に大きな制限を受けることになります。
呉明氏は例を挙げた。彼は CodeFuse を使用している何人かの同僚と連絡を取り合っていますが、多くの人は CodeFuse のコード補完機能しか使用したことがなく、右クリック メニューやサイドバーがあることすら知りません。これらの関数を使用すると、シナリオの 1 つで役立つ可能性があります。
もう1つのポイントは、自分の専門分野以外のAIツールを勇気を持って試すことです。たとえば、デザイナーは CodeFuse を使用して簡単な開発を実行したり、既存の AI 機能に基づいてさまざまな AI ツールを組み合わせて新しいことを実現したりすることができ、一度作られたものが価値のあるものになると、現在のトレンドでは予期せぬ成功を収めることも可能です。
未来はここにあります
最近、ウーミンには問題がありました。
特に、彼は 8 歳の甥に大型モデルについて教えることに躊躇していました。
インターネット上には、大きなモデルは思考プロセスを省略し、直接答えを与えるため、早期に大きなモデルに触れることが若者を破滅させると信じている学派があります。このままでは、大きなモデルを失ってしまうと、この人たちは自分の力では何もできなくなり、役に立たなくなってしまいます。
しかしウー・ミン氏は、この問題には二つの側面があると考えている。たとえば、AIGC ツールを使用して新しい知識を学習したとき、これらの AI ツールの助けにより学習効率が大幅に向上したことがわかりました。これらは一度覚えてしまえば消えるものではないので、もっと効果的な方法を使ってみてはいかがでしょうか？
「大きなモデルを使うか使わないかの違いは、それを考えるかどうかです。」ウー・ミン氏は CodeFuse を使用する際、コード補完の内容を鵜呑みにするのではなく、それが正しいことを確認した上で使用します。 , 彼 脳は高速で動作します。
Wu Ming の想像では、大型モデルと AI の最終的な外観は「流浪の地球 2」の MOSS のようになる可能性があり、この傾向は不可逆的です。
「大型モデルを使用する企業は効率が向上し、競争では大型モデルを使用しない企業に勝つことができます。組織であっても例外ではありません。したがって、大型モデル技術は間違いなく普及するでしょう。」Wu Ming 氏は個人的な経験を持っています。彼が作成したもの 開発者学習およびコミュニケーション グループでは、さまざまな大規模モデルのリリース以来、誰もが静かになっています。問題が発生した場合は、AI アシスタントに直接質問するだけでよく、その方が、社内でコミュニケーションするよりも効率的で便利です。グループ。
この信念のもと、彼は大規模モデルの熱心なサポーターとなり、彼のリーダーシップの下、彼のデスクの周りの同僚は全員 CodeFuse を使用しました。
未来はここにあります。私たちの誰もがこの祝宴を見逃さないことを願っています。
記事内で言及されている CodeFuse は現在、開発者によるテストを募集しており、公式 Web サイト ( https://codefuse.alipay.com/)からお申し込みいただけます。