仕様書とテストを用いた「AI駆動開発」
数年前にAIを離れ現在はフロントエンドをやっているのですが、半年くらい前に思い切り引き戻されました。画像生成AIにおけるmidjourneyとstable diffusionの登場です。noteのCTO深津さんが記事を出したと思ったのも束の間、急速に進化を果たしました。 絵柄の固定・ポーズの指定・マシンスペックなど、日々さまざまな問題を解決しながら新たな技を身につけています。 しかし、同等かそれ以上に話題になっているのは大規模言語モデル(Large Language Model)かもしれません。ChatGPTが話題になった思ったら、BingやPerplexity,You.comなど大規模言語モデルを交えたサービスが次々と登場しました。 活用方法もたくさん見つけられており、私は特に以下の二つの記事が好きです。 「感情回路」の記事に入力(プロンプト)でここまで変わるのかと感動したことを覚えてい
ソフトウェアテストの実行を効率化するPredictive Test Selectionの衝撃 - Qiita
12月10日の2022ソフトウェアテストアドベントカレンダーです。 Launchable社でエンジニアとして働いているcvuskと申します。機械学習界隈では機械学習を実用化するためのシステム開発の本を書いてたります。もし良かったら読んでみてください。 『機械学習システムデザインパターン』 『機械学習システム構築実践ガイド』 本ブログでは機械学習を用いてテスト実行を効率化する手法として、Predictive Test Selectionについて説明します。テスト実行時間やコストで課題を抱えているエンジニアに役に立つと幸いです。 昨今の開発におけるテスト事情 2002年に『テスト駆動開発』が世に出て、ソフトウェア開発でテストを書くことが常識になって早20年が経っています。その間にクラウドの登場やDevOpsの普及により、テストをCI/CDパイプラインで自動実行し、コードとプロダクト品質を維持す
機械学習モデルの実装における、テストについて - Qiita
数あるフレームワークに付属するExample、機械学習モデルを実装してみた、という話。これらに共通して言えるのは「テストがない」ということです。 機械学習のモデルだって、アプリケーションに組み込まれればプロダクションコードの一部です。テストがない実装を本番環境に組み込むか？というと通常そんなことありえないと思います。 (スタジオジブリ 紅の豚 より拝借) 忘れられがちな点ですが、機械学習モデルは「リリースした瞬間」が最高精度になります。なぜなら、リリースした瞬間こそがその時点で手に入るフルフルのデータを使って鍛え上げたモデルであり、それ以降はどんどん未知のデータが入ってくるためです。 そのため、モデルの精度、また妥当性をいつでも検証できるようにしておくというのはとても重要です。これは通常のコードにテストをつける理由と同等で、つまり機械学習モデルだからと言って特別ではないということです。 本
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「UI自動テストツールとAI」〜AIを使った自動テストの「今」と「未来」〜