最近のコーディングにおけるLLMの使い方QA - Qiita

総評としては、Claudeがライブラリ指示追従性能が高く便利で、ロングコンテキストを加味するとGemini 2.5 Proをサブとして用いると良さそうです。 備考 実際のコーディングにおいては画像対応やモデルごとの最大コンテキスト長も加味する場合もあります。上記ではo1以外は画像対応しており、かつコンテキスト長を最大付近まで使うと現状では性能劣化が激しいためロングコンテキスト性能だけを見るに留めました。 どの言語を使えばいいの？ この節のサマリ とりあえず日本語でOK LLMにおける言語間の差異について プロンプトにおける言語選択は重要な問題です。言語によって、これらの能力が変わります。 推論能力 トークン効率 ChatGPT が登場した当時は明確に英語での推論が優れていましたが、現在はトークン効率が改善され、以下のベンチマークで見るとおり、推論能力も他とあまり変わりません。 ゆえに現状で

[uehaj]

PoC大量実装

[akymrk]

“LLMが得意な言語”"古いバージョンで学習しすぎてしまい、最新の使い方を与えても古い使い方"一定以上でかく複雑になっても問題ない""LLMは自己回帰的なモデル""一度間違えると、そのコンテキストを引きずる"

[yarumato]

“LLMは自己回帰的なモデルゆえに、一度間違えると、そのコンテキストを引きずる。Cline,Cursor等を私があまり使わないのはこの誤り伝播が体験的に良くないため。　設計のミスは命取り。これを回避できるのがPoC大量実装”