Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ChatGPTがエンジニアに与える影響2 / how ChatGPT affect for e...
Search
Naoki Kishida
April 22, 2023
Programming
0
620
ChatGPTがエンジニアに与える影響2 / how ChatGPT affect for engineers2
4/22のプレゼンテーションの資料です
Naoki Kishida
April 22, 2023
Tweet
Share
More Decks by Naoki Kishida
See All by Naoki Kishida
Java Webフレームワークの現状 / java web framework at burikaigi
kishida
9
2.2k
AI時代に求められるプログラマの能力 / ability of programmer in AI era
kishida
17
12k
Java 23の概要とJava Web Frameworkの現状 / Java 23 and Java web framework
kishida
2
480
Java Webフレームワークの現状 / java web framework
kishida
10
10k
Is Object Oriented nesessary? COSCUP 2024
kishida
0
170
プログラムに組み込みたい人向けLLMの概要 / LLM for programmers
kishida
3
580
Javaの現状2024夏 / Java current status 2024 summer
kishida
6
2k
Java 22 Overview
kishida
1
360
Is Object-Oriented nessesary?
kishida
0
130
Other Decks in Programming
See All in Programming
Bedrock Agentsレスポンス解析によるAgentのOps
licux
3
890
Boost Performance and Developer Productivity with Jakarta EE 11
ivargrimstad
0
550
CI改善もDatadogとともに
taumu
0
180
『GO』アプリ データ基盤のログ収集システムコスト削減
mot_techtalk
0
130
How mixi2 Uses TiDB for SNS Scalability and Performance
kanmo
40
16k
Open source software: how to live long and go far
gaelvaroquaux
0
650
SwiftUI Viewの責務分離
elmetal
PRO
2
250
DRFを少しずつ オニオンアーキテクチャに寄せていく DjangoCongress JP 2025
nealle
2
190
プログラミング言語学習のススメ / why-do-i-learn-programming-language
yashi8484
0
150
お前もAI鬼にならないか?👹Bolt & Cursor & Supabase & Vercelで人間をやめるぞ、ジョジョー!👺
taishiyade
7
4.1k
Flutter × Firebase Genkit で加速する生成 AI アプリ開発
coborinai
0
160
パスキーのすべて ── 導入・UX設計・実装の紹介 / 20250213 パスキー開発者の集い
kuralab
3
850
Featured
See All Featured
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
32
6.4k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
306
110k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
74
9.2k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
223
9.3k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
244
12k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
6
560
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
34
2.5k
Writing Fast Ruby
sferik
628
61k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
114
50k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.3k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.6k
Transcript
04/22/2023 1 ChatGPTが エンジニアに与える影響 LINE Fukuoka きしだ なおき 2023/4/22 ITエンジニアのためのライトニングトーク
04/22/2023 2 ChatGPTとは • OpenAIが開発したチャットAI • GPT4、GPT3.5ベース • 2021年9月までのほぼすべてのWebテキストで学習 •
GPT4はかなり性能が高い • 入力の続きの単語を生成 • 繰り返すことで返答の文章を生成する ※ generated by Stable Diffusion
GPT • GPT = Generative Pre-trained Transformer • Transformerが大切 •
Transformer • アテンションに基づくエンコーダー&デコー ダー • 「アテンション」は文章のどこに注目するかを 決める仕組み
Java song!
微調整(Fine Tune)
ツールの使い方
コード生成
Webアクセスするコード
Javaに変換
コードの修正
コードの実行
実際の実行結果
OpenAI API • ChatGPTの機能をプログラムから利用可能 • Chat API • テキストに対してテキストを返す •
Embedding API • テキストの特徴をあらわす1500次元のベクトルを得る
例 1. ブログのエントリをEmbeddingでベクトルをとって保存 2. 質問からベクトルを得て近いベクトルのエントリを検索 3. 得られたエントリから質問の回答を生成
ChatGPTを信じてはいけない • 「もっともありそうな続き」を生成しているだけ • それでコードが生成できていることは驚きだけど、論理的に考えている わけではない • ChatGPTはそれが正しいかどうか気にしていない • 流れるようにウソをつく
もっと賢くなるんでは? • 学習データの限界 • いまのAIは学習データの量で性能の上限がきまる • ほぼすべてのWebテキストを使っているので、これ以上の学習データ がない • 計算機の限界
• GPT4を学習させた計算機クラスタより大きいものを作るのは困難 • いまでも運用に1億円/日かかっている • ウソが混ざりがちという性質は変わらない
まとめ • アイデアを得るのに強力なツールになる • とりかかりになるコードの生成に強い • GitHubのCode Copilotを使うと定型コードに時間をとられなくな る •
VS CodeにGPTを組み込む • 2つの条件が組み合わさると難しくなる • 実際のコードは複数の条件を満たすので人間が書く必要がある • セキュリティなどコンテキストをもった正しいコードは人間が注 意して確認する必要がある