プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ
画像AIにどう関わっていくべきか
Stable Diffusionがオープンソースで公開されてから一ヶ月ほど経ったが、世の中ではいろんな人が色んな方法でこの画像AIを弄くり回している。 私もそういう人達の内の一人と言えるかもしれない。 しかしまあ、オープンソースのおかげでやれる事が多すぎて、自分がどういう風に画像AIに接していくべきか、何をすればいいのか、見失いそうだ。 ちょっと立ち止まって、自分がこの画像AIで何をやっていくべきかを考えてもいいと思う。 画像AIへの関わり方には、色々な方法があるが、上位のレイヤーと下位のレイヤーという概念が存在すると思う。例えばGoogleやStability.aiなどのAI自体を研究・開発しているAI企業は最上位レイヤーの存在だろう。それに対してプロンプトをあれこれこねくり回してイイ絵を出そうとするプロンプターなどはかなり下位レイヤーの存在ではないだろうか。 下位レイヤーというのは、や
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