コーディングアシスタントの評価: GPT-4 vs. GPT-3.5

大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4やGPT-3.5は、プログラミングのタスクに人気のあるツールになってる。今や人々はこれらのモデルを使ってコードを書いたり、問題をデバッグしたり、プログラミングに関する質問に答えたりしてる。この記事では、これらのモデルがこうしたタスクでどれだけうまく機能するか、強みと弱みを中心に見ていくよ。

#大規模言語モデルとは？

大規模言語モデルは、たくさんのテキストデータで訓練された高度なコンピュータプログラム。次の単語を予測する能力を学んでるから、一貫性のある応答を生成できる。この訓練のおかげで、プログラミングを含むさまざまなタスクでユーザーをサポートできるんだ。

#GPT-4とGPT-3.5の役割

GPT-4とGPT-3.5は、プログラマーを助けるために設計されてる。コーディングに関する質問に答えたり、コードスニペットを生成したり、既存のコードをデバッグしたりできる。人間らしいテキストを理解したり生産したりする能力があるから、ソフトウェア開発にとって貴重なツールなんだ。

#モデルのテスト

これらのモデルがコーディングアシスタントとしてどれだけ効果的かを確認するために、3つの主要なタスクでテストを行ったよ：

1. プログラミングの質問に答えること。
2. 新しいコードを作成すること。
3. 既存のコードをデバッグすること。

テストでは、プログラミング言語としてJavaに焦点を当てたのは、広く使われていて、特定の構文や意味論があるからだ。

#タスク1: 質問に答える

モデルに対して3つのプログラミング関連の質問をしたよ：

1. 「Javaは関数を引数として渡すことをサポートしてる？構文は何？」
2. 「このコードを考えてみて: System.out.print(s==s1+' '+s.equals(s1)); 2つのブール値が表示されると思ったけど、1つしか表示されない。理由を説明して？」
3. 「Javaのデフォルトメソッドと非抽象メソッドの違いは何？」

GPT-3.5もGPT-4も、これらの質問に満足のいく回答をしてくれた。専門家がその正確さと明瞭さを評価したよ。

#タスク2: コード開発の支援

2つ目のタスクでは、モデルがどれだけコード開発をサポートできるかを評価した。特に2つの具体的な課題に集中したよ：

1. べき乗関数の実装。
2. 〇×ゲームの作成。

#べき乗関数

最初の課題は、組み込み関数を使わずに実数を整数の指数で累乗する関数を要求した。言葉では簡単だけど、計算の精度が求められるから少し難しくなり得るんだ。

両モデルは、二乗法と呼ばれる効率的な方法を使って実装を提供してくれた。その解決策は構造がほぼ同じだった。彼らの結果の精度をJavaの標準的なべき乗関数と比較したけど、平均的な偏差は最小限で、信頼性が示されたよ。

#〇×ゲームアプリケーション

2つ目の課題は、特定の要件を満たした〇×ゲームを作ることだった。モデルがタスクを理解していて、ただの既製品の解決策を提供しないことを確認したかったんだ。

GPT-4は、指定された要件をすべて満たした完全で機能的なアプリケーションを生成することに成功した。そのコードの質は高く、良い実践や構造を示してたよ。

対照的に、GPT-3.5は最初は少し苦戦した。最初はコンパイルエラーのあるコードを生成しちゃった。でも、少しやり取りして問題を修正したら、最終的には動作するバージョンを提供してくれた。

さらに、両モデルにミニマックスアルゴリズムを使った人工プレイヤーの追加を促したけど、これはゲームで最適な判断をすることで知られてる。GPT-4はこのタスクを簡単にこなしたけど、GPT-3.5は苦労して、最終的には不完全なバージョンを提供した。このことが、複雑なタスクにおけるGPT-4の強い能力を示してるよ。

#タスク3: デバッグの支援

デバッグでは、モデルの能力を2種類のエラー、例外と論理的な間違いでテストしたよ。

#例外の処理

IndexOutOfBoundsExceptionを引き起こすコードスニペットを提示した。両モデルともエラーの原因を正しく説明し、解決策を提供してくれた。GPT-3.5はIteratorを使ったアプローチを提案し、GPT-4は2つの代替案を提供して、問題を批判的に考える能力を示したよ。

#論理エラーの修正

2つ目のデバッグタスクでは、間違った出力を生成する論理エラーのあるコードを提供した。両モデルとも主な問題を正しく特定して修正を提案した。リサイズ関数の使い方に問題があることを指摘してたけど、その関数に関する提案は少し的外れだったよ。

#テスト結果

テストの結果、GPT-3.5とGPT-4の両方が優秀なコーディングアシスタントであることが示されたけど、複数の分野でGPT-4がGPT-3.5を上回ってた。質問への回答では、両モデルとも良い結果だった。でも、コードの開発やデバッグの問題に関しては、GPT-4がより信頼性と正確性を示したよ。

#開発者への意味

GPT-4のようなLLMの進展は、開発者にとって重要な意味を持ってる。コーディングタスクの助けとなる貴重なリソースを提供し、時間を節約し、人間のプログラマーの負担を軽減してくれる。迅速にコードを出力し、問題をデバッグする能力は、開発者がより複雑な問題に集中できるようにするんだ。

#将来への懸念

これらのツールは役立つけど、プログラマーの雇用市場への影響についての懸念もある。自動化が進むと、仕事が減るのではないかと心配する人もいる。でも、合意としては、これらのモデルは人間の能力を補完するもので、完全に置き換えるわけではないと思われてるよ。

#結論

GPT-4とGPT-3.5は、コーディングアシスタンスの新しいフロンティアを示してる。効率的に質問に答えたり、コードを生成したり、既存のプログラムをデバッグしたりできる。ただし、複雑なタスクに関してはGPT-4がより優れたモデルであることは明らかだ。これらの技術が進化し続ける中で、ソフトウェア開発における役割はますます重要になって、プログラマーがコーディングプロセスとどのように関わるかを再構築することになるだろう。

未来は不確かだけど、一つは確か：これらのツールは生産性を高め、コーディングプロセスを支援できるから、今日のプログラミング環境において貴重な資産なんだ。