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次トークン予測はGPTに十分か？コード論理理解の探求

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田中専務

拓海さん、最近部下から「AIでコードのチェックもできる」と言われまして、何ができて何がまだ弱いのか見極めたいんです。これって要するにどれくらい信頼していいんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、AIがコードをただ文字列として予測しているだけでは実際の「論理」を理解していないのではないかと問い直した研究ですよ。大丈夫、一緒に見ていけば要点が掴めるんです。

田中専務

要するに、今の大きなモデルは文章の先を当てるのが得意だけれど、現場のプログラムの「この処理はこういう意味だ」という理解は弱いということですか。

AIメンター拓海

その通りです。わかりやすく３点で整理しますよ。1つ、現在の学習はNext Token Prediction (NTP、次トークン予測)という「次に来る文字や語を当てる」訓練が中心である。2つ、それは文脈を統計的に捉えるのは得意だが、コードの内在する論理構造を必ずしも獲得しない。3つ、本研究はその弱点を検証するために新しい評価タスクを提案し、改善策も示しているんです。

田中専務

評価タスクというのは単純にテスト問題のようなものですか。実務でいうとどういう場面が当てはまるのか教えてください。

AIメンター拓海

良い質問ですね。今回の評価は

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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