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
690
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
LLMベースAIの基本 / basics of LLM based AI
kishida
12
3.3k
Java 24まとめ / Java 24 summary
kishida
3
760
AI時代のプログラミング教育 / programming education in ai era
kishida
25
26k
Java Webフレームワークの現状 / java web framework at burikaigi
kishida
10
2.5k
AI時代に求められるプログラマの能力 / ability of programmer in AI era
kishida
19
13k
Java 23の概要とJava Web Frameworkの現状 / Java 23 and Java web framework
kishida
2
550
Java Webフレームワークの現状 / java web framework
kishida
10
11k
Is Object Oriented nesessary? COSCUP 2024
kishida
0
200
プログラムに組み込みたい人向けLLMの概要 / LLM for programmers
kishida
3
840
Other Decks in Programming
See All in Programming
『リコリス・リコイル』に学ぶ!! 〜キャリア戦略における計画的偶発性理論と変わる勇気の重要性〜
wanko_it
1
620
TanStack DB ~状態管理の新しい考え方~
bmthd
2
360
AIレビュアーをスケールさせるには / Scaling AI Reviewers
technuma
2
230
FindyにおけるTakumi活用と脆弱性管理のこれから
rvirus0817
0
220
個人軟體時代
ethanhuang13
0
250
AI時代に学習する意味はあるのか?
tomoyakamaji
0
100
Jakarta EE Core Profile and Helidon - Speed, Simplicity, and AI Integration
ivargrimstad
0
260
🔨 小さなビルドシステムを作る
momeemt
2
620
MCPで実現するAIエージェント駆動のNext.jsアプリデバッグ手法
nyatinte
7
980
Namespace and Its Future
tagomoris
6
660
モバイルアプリからWebへの横展開を加速した話_Claude_Code_実践術.pdf
kazuyasakamoto
0
290
Updates on MLS on Ruby (and maybe more)
sylph01
1
160
Featured
See All Featured
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
Done Done
chrislema
185
16k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
790
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.4k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.6k
Designing for humans not robots
tammielis
253
25k
Facilitating Awesome Meetings
lara
55
6.5k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
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