インフラをコードとして使うためのLLMの挑戦

ソフトウェア開発の世界では、開発者が仕事をより良く、より早く行うためのツールについてたくさんの話があるんだ。そんなツールの一つが、Large Language Models（LLMs）って呼ばれるもので、さまざまなタスクのコードを書くのを手助けしてくれる。だけど、LLMsは実際のコードを生成するのには役立つけど、その周りのタスク、特にそのコードをサポートするインフラの設定管理にはあんまりうまくいってない。良いシェフがいても、料理するキッチンがなければ、おいしい料理を出すのは難しいって感じだね！

じゃあ、どういうこと？この記事では、LLMsがInfrastructure as Code（IaC）を使ってインフラを構築する方法について深掘りしていくよ。IaCってのは、コードを通じてクラウドリソースを管理する方法。サーバーやストレージのセットアップがレシピをタイプするのと同じくらい簡単だったらいいなって思ったことがあるなら、それがまさにIaCのやってること。これにより、開発者はクラウドリソースを自動的に設定するコードを書けるから、一貫性があって管理が楽になるんだ。

#コード生成の問題

今、IaCはクラウドインフラの管理において素晴らしい進歩を遂げたけど、正しいコードを書くのはやっぱり難しいんだ。マニュアルなしでIKEAの家具を組み立てるようなもんだよ—木材やネジの混乱に見舞われる。似たように、開発者がIaCコードを書くと、クラウドリソースを支配する複雑なルールがあって、よくつまづく。

面白いのは、LLMsがコーダーの生活を楽にして、複雑なタスクを手伝い、コードを書く時間を短縮するのに役立ってるけど、正しいIaCコードを生成するのには苦労してるってこと。もしLLMsが普通のコードを手伝えるなら、どうしてIaCはダメなの？それを調べるためにここにいるんだ。

#フィードバックループシステム

私たちはアイデアを思いついた：LLMがIaCコードを生成する際に、間違いから学べるフィードバックループを作ったらどうだろう？つまり、LLMがコードを作るたびに、それをエラーでチェックしてフィードバックを与えるってこと。考えてみて、これは先生が生徒の宿題を採点するようなもので、生徒が学び成長するんだ。

私たちの研究では、特定のIaCであるAWS CloudFormationコードの生成に焦点を当てた。AWS CloudFormationは、開発者がコードを通じてクラウドリソースをセットアップするのを助けてくれる、まるでケーキを焼くためのレシピを使うのと同じように。

このシステムをテストするために、一般的なIaCの問題を説明するいくつかのプロンプトから始めた。LLMに解決策を生成させて、それをcfn-lintというツールに通してエラーをチェックしたんだ。このツールは、執筆におけるスペルチェックのようにコードのミスをチェックしてくれる。コードをチェックした後、LLMにフィードバックを提供して、調整させて再挑戦させた。

#フィードバックループの結果

結果は興味深かった。フィードバックループが役立っていることは分かったけど、LLMは数回のラウンドの後に壁にぶつかってしまった。同じ動きを練習し続けるアスリートがうまくいかない感じ—結局、停滞してしまう。ここでも見えたのは、エラーを修正するLLMの効果があるポイントを過ぎると減少して、一定の水準に達してしまったこと。

私たちの試行から、約5回の繰り返しの後、LLMはもう大きな改善をしなくなってしまった。その段階では、まるで猫に取ってこいを教えているようなもんで—かわいいけど、あまり生産的ではない。LLMは特定のエラーメッセージを理解するのが難しくて、古いエラーを修正しようとして新しいエラーを作ってしまった。

#正しいコードの重要性

IaCを生成する際に、見た目が良いコードだけではなく、それが動くことも大切なんだ。それが挑戦の所在。たとえコードがcfn-lintのチェックを通過しても、ユーザーが実際に必要としていることをしないかもしれない。動かない高級車を作るようなもので—目的を果たせないならどれだけよく作られていても意味がない。

これに関連して、セマンティックバリディティという概念がある。簡単に言うと、コードはエラーがないだけでなく、ユーザーが求めることをしなければならないってこと。たとえば、完璧に構造化された空のクラウドリソース設定は全く役に立たない。開発者は生成されたコードが技術的要件だけじゃなく、特定のニーズを満たしていることを確認しなきゃいけない。

#他の研究から学ぶ

この分野では、LLMsが効果的なIaCを生成するのを助ける方法を探求する他の研究もあった。興味深いプロジェクトの一つは、文法ルールを使ってLLMの出力を改善し、構文エラーを減少させることに焦点を当てていた。子供にレゴセットを組み立てるための指示を与えるようなもんだ。

別のアプローチは、コードの構文エラーを修正する方法を探求していた。一つのフレームワークは生成されたコードのエラーを修正するのにかなりの成功率を挙げていて、うまくいかないときにスーパーヒーローが助けに来るようなものだ。ただし、このツールがあっても、LLMsは開発者にとって信頼できる存在になるにはまだ長い道のりがある。

#LLMの限界

その能力にもかかわらず、LLMsはIaCコードの信頼性を持って生成するには依然として深刻な制限がある。最初の問題は、すべてのLLMが同じように動作するわけではないってこと。クラウドインフラを理解するのが得意なものもあれば、そうでないものもあるけど、完璧なものはまだない。異なるレストランからピザを注文するようなもので、時にはおいしいスライスが来るけど、時にはびしょびしょのメッセージが来ることもある。

もう一つの問題は、使用しているインフラツールの種類がLLMのパフォーマンスに影響すること。たとえば、AWS CloudFormationは文書化が進んでいて、LLMsが既存のデータから学ぶのが簡単になる。しかし、もし他のあまり知られていないツールをテストすれば、トレーニングデータが不足しているためにパフォーマンスが落ちる可能性が高い。

#今後の方向性

じゃあ、LLMsとIaCのこの旅の次は何？一つの可能な道は、エラーメッセージを再設計してLLMsにとってわかりやすくすること。もしフィードバックを調整してモデルが理解しやすくできれば、より正確な修正ができて、全体のプロセスがスムーズになるかもしれない。

また、スキーマの有効性だけでなく、意味の有効性もチェックする新しいツールの開発の可能性も見えている。生成されたインフラがユーザーのニーズをどれだけ満たしているかを評価するようなツールがあれば、ゲームチェンジャーになるだろう。

それに、開発者が好きなプログラミング言語を使えるPulumiのような他のIaCツールも忘れちゃいけない。これらのツールをLLMsと一緒に使って、フィードバックループを統合する方法を探ることもできる。

#結論

要するに、LLMsはIaCを生成するのを助ける可能性はあるけど、まだ改善の余地があるってこと。私たちの経験から、フィードバックループがいくつかの利益を提供する一方で、完全に効果的になるのを止める制限にもぶつかることがわかった。これは進行中の作業で、子犬を訓練するようなもので—楽しくて、かわいくて、時には少し乱雑だ。

エラーメッセージの調整や正確性を保証するためのより良いツールがあれば、LLMsがインフラセットアップを自動化する重要な役割を果たす未来を見られるかもしれない。それまでは、開発者はこの複雑な領域で格闘し続けて、作業を合理化して正しくセットアップする方法を探し続けることになるだろう。