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米ガートナー「先進テクノロジーのハイプサイクル2022年」を発表。分散IDやWeb3は過度な期待、機械学習によるコード生成、デジタルヒューマンなどは黎明期 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジーのハイプサイクル2022年」を発表しました。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 2022年版では企業が競争上の差別化と効率化を推進するために必ず知っておくべき25のテクノロジーが紹介されています。同社はこれらのテクノロジーの多くが主流に到達するまでに10年以上かかると予想しています。 ハイプサイクルの左からいくつか注目したいテクノロジを見ていきましょう。 「黎明期」には機械学習によるコー
GitHubは、GTP-4ベースのAIを用いた開発支援機能「GitHub Copilot Chat」を、GitHub Copilot for Businessユーザー向けに限定パブリックベータとして公開すると発表しました。 GitHub Copilot Chatは、今年3月に発表された同社のビジョン「GitHub Copilot X」で登場が予告されていた機能の1つです。 現在提供されているGitHub CopilotはGPT-3のAIをベースに、コードエディタ内でプログラマがコメントを記述するとそれに基づいてコードを自動生成する機能などを提供しています。 「GitHub Copilot X」では、強化されたAIであるGPT-4を用い、さらに高い精度でのコード生成やバグの指摘などを始めとする、以下のさまざまな新機能などを備えると説明されていました。 コードエディタ内でAIとテキストチャット
Googleは、都内で開催したイベント「Generative AI Summit Tokyo」で、コード生成や補完のためのAIモデル「Codey」が日本語に対応したと発表しました。 CodeyはGoogleの最新の大規模言語モデルPaLM 2をベースとした、コード生成や補完のための基盤モデルです。 Codeyは、自然言語による指示に基づいてコードを生成する機能、チャットで会話しつつコード関連の質問に回答する機能、コードの足りない部分を補完する機能などを備えています。 対応するプログラミング言語は、Java、JavaScript、TypeScript、PHP、Python、Ruby、Rust、C++、C#、Go、Kotlin、Scala、Swift、GoogleSQLなど。さらにGoogle Cloud CLIやKubernetes Resource Model(KRM)、Terraform
Google、Python環境の「Colaboratory」にAIによる開発支援機能を搭載へ。自然言語からのコード生成、チャットボットによる質疑応答など Googleは今月(2023年5月)に開催したGoogle I/O 2023で、同社として最新の大規模AIモデル「PaLM 2」を発表しており、今回Colaboratoryに搭載されるのも、このPaLM 2に基づいてコードの生成用に作られたモデル「Codey」です。 このCodeyを用いて、Colaboratoryには数カ月以内にコード補完、自然言語によるコード生成、コード支援チャットボットなどの機能が搭載される予定です。 下記は「import data.csv as a dataframe」という自然言語での入力からコードが生成されたところ。
DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve
【番外編】Excelの知識しかない人をRDBの担当者にする:SQLの知識がなくてもJetBrains AIを利用してRDBをノーコード生成! 企業にとってデータは顧客の次に大切なものであり、その保持・管理・活用方法について各社の担当者は日々、頭を悩ませているところだと思います。 2010年代になってから話題になった「NoSQL」はデータベースの一つの選択肢としてすっかり定着し、2020年代になってからはWebブラウザからデータの入力・閲覧がすべてできてしまう「DBaaS(サービスとしてのデータベース)」とでも呼ぶべき製品も多数出てきました。それらを活用したいところですが、社内で運用しているRDBMSをすぐにやめるわけにもいきません。 これらを保守するには、担当者は最低でもSQLは覚えておかなければならないのですが、教育コストが掛かります。そこで今回は「先輩社員がいなくても、SQLを知らなく
Metaは、コードもしくは自然言語によるプロンプトから、コードの生成およびコードに関する自然言語の説明を生成できる大規模言語モデル「Code Llama」を公開しました。 Code Llamaは、先月(2023年7月)にMetaが発表した大規模言語モデル「Llama 2」をベースに、コードに特化したデータセットでさらに訓練したバージョンだと説明されています。 対応するプログラミング言語はPython、C++、Java、PHP、JavaScript、Typescript、C#、Bashなどを始めとする主要な言語。 GPUで処理できるサイズやPython特化のモデルも Code Llamaは3つのサイズ、7B、13B、34Bが提供されています。 7Bモデルは1つのGPUで処理できる一方で、34Bモデルは最善の結果を返し、より良いコーディング支援を可能にする能力があります。 一方、7Bおよび13
2024.01.12 ローカル環境でコード生成を使いたい 〜Continue+Llama.cpp+ELYZA-japanese-CodeLlamaを試してみた〜 ご覧頂きありがとうございます。グループ研究開発本部 AI 研究開発室の N.M.と申します。 ChatGPTをはじめAIに関する大きなムーブメントの起きた激動の2023年が終わり、2024年が始まりました。我々AI研究開発室も日々AI技術を追いかけています。昨年から話題になることの多いGitHub Copilotもその一つであり、特にコードの補完は非常に使い勝手もよく開発や解析のサポートに使うことができます。今回はなるべくローカルに閉じた状態で近しい環境が作れないか試してみたことを紹介します。最後までご覧いただければ幸いです。 TL;DR VSCodeのExtensionであるContinueとELYZA-japanese-Cod
年末年始はGoのテストコードを書いて過ごしている。 そんなことよりそろそろ2019年の抱負的なものを書かないと……とは思うものの、振り返り系記事ばかりで技術系記事がおろそかになってもあれなので、テストコードを書いていて学んだことをまとめておく。 [Go言語用VS Codeセットアップ手順] [テストコード・スケルトン自動生成] [関数の戻り値を比較する3つの方法] 等価演算子 (==, !=) で比較する Object.Equal() で比較する リフレクションを利用して reflect.DeepEqual() で比較する [まとめ] [Go言語用VS Codeセットアップ手順] 実行環境はMac 10.14.2 + VS Code 1.30.1。 VS Codeの左側のメニューの5番目の四角いアイコンが「Extensions」、拡張機能のメニュー。検索ウィンドウに「go」と入力するとMi
6月30日、GitHub CopilotというAIプログラミングツールのテクニカルプレビューが発表されました。 コメントなどから自動的にコードが生成されるアニメーションは、とてもセンセーショナルで今後のプログラミングのあり方を変えてくれそうな予感がします。AIコード生成は以前からTabnineなどがありましたが、GitHubが参入したことで、今後より一般的に普及しそうです。 そんな中、AIコード生成とGPLライセンスについてのツイートが少し話題になっているのを目にしました。 github copilot はgplのコードを学習してんならgithub copilotが生成するコードはgplなコードのderivative worksでしかあり得ねえだろうが、という指摘がされており一考の価値がある https://t.co/pacomctOzW — 7594591200220899443 (@s
でご紹介したGo言語でのgRPCコード生成の状況の続報(2020年末)をお伝えしたいと思います。 概要としては前回の記事に記載した通りで ・Protocol Buffer側のレポジトリは golang/protobuf から protocolbuffers/protobuf-go に移行 ・gPRC側のレポジトリのgrpc/grpc-goに新たにprotoc-gen-go-grpcコマンドができた なのですが、以下が追加になりました。 ・gPRC用のコードを生成するには Protocol Buffersのメッセージやシリアライズに protocolbuffers/protobuf-go のprotoc-gen-go、gPRCのサーバ/クライアントに grpc/grpc-goのprotoc-gen-go-grpc、と両方を使うことになった 以降で詳細をご紹介します。 経緯2020年3月のpr
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyに、6月からお試し入社する seya(@sekikazu01)と申します。 ここしばらく話題になっている、OpenAI が提供する ChatGPT を代表とした LLM。この記事では、そんな OpenAI の API を使って Figma からコード生成するプラグインを作ってみた過程を記していこうと思います。 先に背景をちょっとお伝えしますと、Gaudiy ではPSFに向けて、複数パターンのUI・機能を実際に提供しながら検証を回すことを予定しています。 すでに定義したコンポーネントはある程度使い回せるものの、ページ実装の試行回数の増加が見込まれる状況です。ここの作業効率化のために、コンポーネントをしっかり活用しながらも、ちょっといじればプロダクション利用可能な React コードを Figma から書き出すトライとし
AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開 Amazon Web Services(AWS)は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」の新機能として、生成モデルをカスタマイズし、社内の独自ライブラリやAPIなども生成されるコードに組み込むことができる新機能をプレビュー公開しました。 下記はAWS CEO Adam Selipsky氏のツイート。 Exciting news! Amazon CodeWhisperer’s new customization capability is now available in preview! The new feature helps customers to
米Meta(メタ)は米国時間2023年8月24日、プログラムのソースコードを生成するAI(人工知能)「Code Llama」を公開した。同社の大規模言語モデル(LLM)「Llama 2」をベースとした生成AIで、Llama 2と同様に無料で商用利用可能なツールとして提供する。 自然言語によるプロンプト(指示)に従ってコードを生成するほか、入力したコードをデバッグする機能も備える。PythonやC++、Java、PHP、Typescript、Javascript、C#、Bashなど、一般的に使用される多くのプログラミング言語に対応する。 3つのパラメーターサイズのモデルを提供する。パラメーター数はそれぞれ70億、130億、340億で、いずれも5000億トークン(おおよその単語数)のコードとコード関連データでトレーニングされているという。サイズの小さい70億と130億のモデルは、リアルタイム性
GitHubはAIにプロンプトでコードの生成や解説、デバッグなどを指示できるCopilot Chatを個人ユーザーにも提供すると発表。これまでは企業向けのみだった。月額10ドルから。 GitHubは、GTP-4ベースのAIを用いた開発支援機能「GitHub Copilot Chat」を個人ユーザーにも提供開始すると発表しました。 NEWS: GitHub Copilot Chat is now available free in public beta as part of your GitHub Copilot for individuals subscription. https://t.co/3edcSIMhpL — GitHub (@github) September 20, 2023 これまでは企業向けの「GitHub Copilot for Business」(月額19ドルから
Googleは、AIによるコード補完やコード生成などを実現する新サービス「Duet AI for Developers」の正式リリースを発表しました。 Duet for Developersは有償で提供されるサービスですが、2024年2月1日まで無償で提供すると説明しています。 20以上の言語をサポート、VSCodeなどで利用可能 Duet AI for DevelopersはVisual Studio Code、IntelliJ、PyCharmなどのコードエディタやIDE、そしてCloud Shell EditorやCloud WorkstationsなどのGoogleのサービスで利用可能。 書きかけのコードの補完やチャットによるコードの生成、コードの説明、単体テストの生成などの機能が備わっています。 C、C++、Go、Java、JavaScript、Pythonなど 20 以上のプログ
米Googleは4月21日(現地時間)、会話形式で使える生成型AI「Bard」にコーディング(プログラミング)を支援する機能を追加したと発表した。コードの生成、デバッグ、説明が可能になった。C++、Go、Java、Javascript、Python、Typescriptを含む20以上の言語に対応する。 また、PythonのコードをGoogle Colabにエクスポートできるので、コピペの手間がない。さらに、Googleスプレッドシートの関数の作成も可能だ。 以下のGIFは、生成したPythonコードをGoogle Colabにエクスポートする例だ。 コードのスニペットの説明は、例えば「google/jax GitHubリポジトリ内のコードについて教えて」などと質問すれば答えてくれる(現在Bardは日本語に対応していないので英語で質問する必要がある)。
JetBrains、GitHub Copilot対抗の「JetBrains AI Assistant」提供開始。AIによるコード生成やリファクタリングなど。月額1000円から 開発ツールのIntelliJ IDEAやプログラミング言語Kotlinなどの開発元として知られるJetBrainsは、AIによるコード生成やリファクタリングなどを自動的に行う「JetBrains AI Assistant」の提供を開始しました。 すでにAIでの開発支援機能を提供しているGitHubの「GitHub Copilot」に対抗する機能の位置づけとなります。 Your favorite tools gain new abilities while you are empowered with more information at your fingertips. Try #JetBrainsAI, free
コード生成AIがもたらす経済効果 ジェネレーティブAIツール活用による生産性改善が期待されている。マッキンゼーの推計によると、ジェネーティブAIによる自動化が進むと、生産性向上により2045年頃には、最大で4兆4,000億ドルもの経済価値が創出される可能性がある。 業務別で見た場合、ジェネレーティブAIの付加価値が最大となるのは、マーケティング/営業で、7,600億〜1兆2,000億ドルの価値創出につながるとされる。この分野では、パーソナライズされたコンテンツ生成などにより、マーケティングの生産性は5〜15%増加、また営業の生産性も3〜5%向上すると推計されている。 マーケティング/営業に次いで、ジェネーティブAIの恩恵を受けるとみられているのが、ソフトウェア開発だ。自動化によってもたらされる価値は、5,800億〜1兆2,000億ドルに達すると予想されている。コード作成、修正と再構築、原因
ChatGPTが画像対応して、画像からいろいろなコードが生成できて楽しいことになっていましたが、同じようなことをおうちで動かせるLLaVAが出ていたので試してみました。 GPUはVRAM 12GBあれば十分、8GBはギリギリという感じ。 LLaVA-1.5 先週、LLaVAのバージョンアップ版、LLaVA-1.5が出てました。 🚀 LLaVA-1.5 is out! Achieving SoTA on 11 benchmarks, with simple mods to original LLaVA! Utilizes merely 1.2M public data, trains in ~1 day on a single 8-A100 node, and surpasses methods that use billion-scale data. 🔗https://t.co/y0k
ExcelでMicrosoftのAI アシスタントツール「Copilot(コパイロット)」を使用すると、数式列の生成、データの集計やグラフ化などが実行できます。 また、ソースコードの知識がなくても、VBAのソースコードを自動生成が可能(VBAとは、Visual Basic for Applicationsの略。ExcelやPowerPointなどのMicrosoft Officeアプリケーションの機能を拡張できるプログラミング言語を指します)。 なお、ExcelでCopilotを使うには、有料ライセンスの「Copilot Pro」「Copilot for Microsoft 365」が必要となります。 この記事では、ExcelでCopilotを実際に使った結果をまとめました。利用料金や導入方法についても解説します。 ※2024年7月8日編集時点の情報です。アップデートが早い分野のため、サー
こんにちは、モバイル基盤部の@giginetです。 iOS版のクックパッドアプリでは、2019年頃より、大規模なアプリを複数のモジュールに分割するマルチモジュールの導入を進めてきました。 今回はクックパッドアプリのマルチモジュール化の戦略について、主に依存関係の解決という点に焦点を当てて紹介します。 クックパッドアプリとマルチモジュールプロジェクト iOS版のクックパッドアプリはコード量が多く、膨大なビルド時間が問題となっていました。また、同時に関わる開発者も多く、それぞれの機能間を疎結合にしたいという需要が大きくありました。 この問題を解決するために、2019年の初頭からiOSアプリのマルチモジュール化プロジェクト*1を開始しました。 以来、ここ2年で、モジュール分離を前提とした開発が大きく進みました。 現在では、アプリ全体のコードのうち、半分以上がモジュール分離され、アプリ全体が約25
github.com/Code-Hex/dd という Go の構文として有効なフォーマットで pretty print を行えるライブラリを作成しました。(Star をくれると大喜びします) 色付き pretty print をするとこんな感じになります。 作った背景 pretty print 可能なライブラリは既にいくつか存在します。有名どころだと github.com/davecgh/go-spew/spew や github.com/k0kubun/pp/v3 があります。私はこれらのライブラリがとても好きで良く利用しています。パッケージ名は k0kubun/pp を真似しています。こちらは data dumper の略で dd です。 しかし、JSON や YAML などのデータを Go の構造体へマッピングし、その結果をテストデータとして比較したい時に、上記で紹介したライブラリの
GitHubは、AIがまるでペアプログラミングの相手の様に、コメントの説明からコードを生成してくれたり、実装されたコードを基にテストコードを生成してくれる機能などを提供する新サービス「GitHub Copilot」のテクニカルプレビューを発表しました。 Meet GitHub Copilot - your AI pair programmer. https://t.co/eWPueAXTFt pic.twitter.com/NPua5K2vFS — GitHub (@github) June 29, 2021 マイクロソフトは5月に、自然言語(英語)で説明すると自動的にその内容をプログラミング言語の「Power Fx」に変換してくれる機能をローコード/ノーコードツールの「Power Apps」に搭載すると発表したばかり。 参考:[速報]マイクロソフト、自然言語をプログラミング言語にAIで変
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless(シームレス)を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第30回目は、PhotoMakerのライバルともいうべき技術やAppleのLLMなど、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ大規模言語モデルのコード生成能力を向上させるツール「AlphaCodium」 高解像度の画像を高いメモリ効率で高速処理する視覚理解モデル「Vision Mamba」 1枚の写真からアイデンティティを維持しながら画像を量産できる画像生成モデル「InstantID」、SDXLとの統合も可能 ソースコードを一行も書かずに、大規模言語モデルを実際のアプリに導入できる推論エンジン「Inferflow」 Apple、20億枚の画像
AWS、API経由で生成AIを利用する「Amazon Bedrock」正式リリース。コード生成AIのCodeWhispererのカスタマイズも可能に Amazon Web Services(AWS)は、API経由で生成AIなどの基盤モデルが提供される新サービス「Amazon Bedrock」の正式リリースを発表しました。 生成AIなどを実現する基盤モデルをマネージドサービスとして提供する機能は、Microsoft Azureが「Azure OpenAI」で、Google Cloudが「Vertex AI」で提供しています。Amazon Bedrockはこれら生成AIの本格的な競合サービスといえるでしょう。 Amazon Bedrockが提供する基盤モデルを利用することで、生成AIを用いたテキストの生成やテキストの要約、チャットボット、画像生成、検索、パーソナライズなどの機能を構築できます。
Android/iOSのテスト自動化に関する知識を共有する勉強会「年末だよ Android/iOS Test Night - 2019」が2019年12月16日に開催されました。DeNAのAndroid・iOSの各PFからテスト自動化・CI/CDに知見のある登壇者を招いてLTを実施。「2019年のSwiftモック事情」に登壇したのはikesyo氏。登壇資料はこちら 2019年のSwiftモック事情 ikesyo氏:では「2019年のSwiftモック事情」というタイトルで発表させていただきます。よろしくお願いします。 まず自己紹介です。ikesyoと言います。ふだんは京都のはてなという会社で働いていて、スマートフォンアプリの開発の仕事をしています。専門はiOSで、Swift大好き人間なんですがAndroidやReact Nativeも書いたりしています。swift-corelibs-foun
GPT-4などの大規模言語モデル(LLM)はコード生成においても驚異的な成果を上げています。しかし、モデルが生成するコードは必ずしも完璧ではありません。そこで、DeepMindとUCバークレーの研究者らは新たなフレームワーク『SELF-DEBUGGING(セルフデバッギング)』を開発しました。 追加訓練なしでも、複数のベンチマークにおいて高いパフォーマンスを達成できる手法です。実行プロンプト(の例)は比較的シンプルで、多くのプログラミングタスクで容易に適用できます。 参照論文情報 ・タイトル:Teaching Large Language Models to Self-Debug ・著者:Xinyun Chen, Maxwell Lin, Nathanael Schärli, Denny Zhou ・所属:Google DeepMind, UC Berkeley ・URL:https://
ソフトウェアは現代社会のありとあらゆる側面に取り込まれており、飛躍的な生産性の向上や科学技術の発展に貢献してきました。しかし、信頼性の高いソフトウェアの作成・デバッグ・展開といった作業は骨が折れるものであり、熟練した開発者でも最新の技術や言語に追いつくのは大変です。そこでアメリカの大手IT企業であるIBMは、プログラミングコードの生成・修正・別言語への翻訳などのタスクを実行するGraniteコード生成モデルのファミリーをオープンソースで公開しました。 IBM’s Granite code model family is going open source - IBM Research https://research.ibm.com/blog/granite-code-models-open-source GitHub - ibm-granite/granite-code-models:
東京海上日動システムズは、生成AIを活用したコード生成ツールを日本IBMと共同開発した。プログラミング工程で設計書からコードを生成する実証実験を行い、平均約40%の生産性向上を確認した。 IT業界では、複雑化するシステムに対応できるIT人材の不足に加え、既存システムの運用・保守費用の占める割合の高さが課題となっている。これに対応するためには、システム開発・運用の効率化とエンジニアの生産性向上が必要となり、より戦略的な領域で高品質な成果を生み出せる環境の整備が求められている。 新たに開発されたツールは、生成AIを使って詳細設計書から命令文(プロンプト)を作り、プログラムコードを生成する。実証実験の結果、既存アプリケーションの修正や新規アプリケーションの開発で平均約40%、最大約90%の生産性向上につながった。また、「IBM watsonx.ai」や「Azure OpenAI Service」
フランスのAI開発企業・Mistral AIが、新世代の主力モデル「Mistral Large 2」を2024年7月24日に発表しました。Mistral Large 2は、コード生成、数学、推論能力が大幅に向上したほか、128kのコンテキストウィンドウを持ち、数十種類の言語やプログラミング言語にも対応しています。 Large Enough | Mistral AI | Frontier AI in your hands https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/ Mistral Large 2のモデルサイズは1230億パラメーターで、単一ノードで高スループットを実現できるように設計されているとのこと。また、128kのコンテキストウィンドウを持ち、英語以外にもフランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、ポルトガル語、アラビア語、ヒンディー語、ロシ
GoogleのチャットAI「Bard」がコード生成やデバッグ、コード解説などに対応、JavaやPythonなど20以上のプログラミング言語、Google Sheetsの関数など Googleは現在実験的に公開しているチャットAIの「Bard」が、JavaやPythonなど20以上のプログラミング言語でのコード生成やデバッグに対応したことを明らかにしました。 下記は同社のブログ記事「Bard now helps you code」からの引用です。 Starting now, Bard can help with programming and software development tasks, including code generation, debugging and code explanation. We’re launching these capabilities in m
対話型AI(人工知能)サービスの「ChatGPT」は、もはやインフラとして社会に受け入れられた感がある。中には、ChatGPTなしではもう仕事ができないほど依存している人もいるかもしれない。 ChatGPTの機能の進化も止まらない。現在のChatGPT有料版「ChatGPT Plus」は、言葉で指定した画像の出力ができるようになっている。また、ChatGPTのスマートフォンアプリは、音声入力と音声出力に対応した。この機能をオンにしてChatGPTと話していると、まるで人を相手に話をしているような感覚に襲われる。 ChatGPTは、企業のITシステムにも大きく影響するようになってきた。ChatGPTやその基になった米OpenAI(オープンAI)の大規模言語モデル(LLM)「GPT」のAPI(アプリケーション・プログラミング・インターフェース)を社内システムから呼び出し、業務を効率化する試みが
MetaとGoogle DeepMindの元従業員が立ち上げたAI開発企業のMistral AIが、コーディング用AIモデル「Codestral Mamba」を発表しました。オープンソースライセンスでのリリースであり、商用利用が可能となっています。 Codestral Mamba | Mistral AI | Frontier AI in your hands https://mistral.ai/news/codestral-mamba/ Mistral AIは2024年5月に初のコーディング用生成AIモデルとして「Codestral」をリリースしていましたが、Codestralは商用利用が禁止されていました。 Mistral AIが初のコーディング用生成AIモデル「Codestral」をリリース、80以上のプログラミング言語でトレーニング済み - GIGAZINE 今回リリースされたC
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