AI を解読する: 機械知能の未来を明らかにする
IBM は、生成型人工知能モデル スイートをオープンソース化することで、企業のソフトウェア開発者をサポートする取り組みを開始しました。この動きにより、多数の開発タスクが効率化され、ワークフローが変革されることになります。これらの高度な AI モデルは、116 種類ものプログラミング言語で記述されたコードのコーパスでトレーニングされています。
AI 支援コーディングが企業開発に登場 IBM の AI モデルを利用することで、コードの作成に長けたエージェントから、欠陥のあるソフトウェア セグメントを診断およびトラブルシューティングできる優れたツールまで、幅広いアプリケーションが実現します。さらに、これらの AI コンパニオンにより、テストやドキュメントを自動的に生成し、脆弱性スキャンを実行する能力が開発者に備わるため、生産性が大幅に向上します。
ソフトウェア コードを解釈して操作する機能を備えた IBM の AI ツールは、最も効率的な AI アプリケーションにランクされています。コーディングの支援とコード スニペットの自動提案により、開発者のパフォーマンスは飛躍的に向上すると予想されます。調査会社 Gartner は、数年以内に開発者の 4 分の 3 がこのような AI 駆動型アシスタントを日常業務に取り入れると予測しています。
IBM Code Assistant: 開発者向けの生成 AI の活用 先頭に立つ IBM 独自のコーディング アシスタントには、WatsonX Code Assistant (WCA) ファミリーの生成 AI テクノロジーが組み込まれており、IT 自動化用の Ansible Lightspeed やレガシー アプリケーションの最新化用の IBM Z などのツールがその例です。IBM WCA for Z を例に挙げると、IBM の 200 億の膨大なパラメーターを持つ Granite 言語モデルを活用して、COBOL アプリケーションを IBM メインフレーム サービスに巧みに移行します。
IBM は、30 億から 340 億のパラメーターに拡張可能な 4 つの IBM Granite プログラミング モデルのバリエーションをオープンソース化することで、アクセシビリティを再定義します。これらのモデルは、コード生成、デバッグ、説明などの企業のソフトウェア開発プロセスを簡素化するように細かく調整されており、アプリケーションの最新化やメモリが制限されたデバイスでの動作にも十分な汎用性を備えています。
IBM の新しい AI モデルのメリット IBM は、Granite モデルが既存のオープンソース言語モデルの最高峰をカプセル化していると主張しています。これらのモデルは、Hugging Face、GitHub、WatsonX.ai、RHEL AI などのプラットフォームですぐに利用でき、WCA をトレーニングしたものと同様の基礎コードを採用しています。
IBM の革新的なアプローチは、多くの大規模言語モデル (LLM) よりもコスト効率よく特殊なタスクを達成するだけでなく、余分なデータで過負荷になった大規模モデルに関連する法外なトレーニングおよび運用コストを回避します。
過去と未来のコードの橋渡し Granite モデルを活用することで、開発者は COBOL などのレガシー コードベースを Java などの最新言語にスムーズに変換できるようになりました。古いシステムを最新化するこの機能は、IBM の AI 戦略の基盤であり続けています。さらに、開発コミュニティへのコミットメントを再確認するため、IBM は Granite モデルを Apache 2.0 ライセンスで公開しました。
ベンチマーク テストでは、IBM のモデルは主要なプログラミング言語で優れたパフォーマンスを発揮し、コードの合成、修復、説明、編集、翻訳における能力を証明しました。IBM の研究チームは、モデルの継続的な強化を約束しており、近い将来、Python と Java 向けに最適化されたロング コンテキストのバリアントとエディションをリリースする予定です。
– IBM がソフトウェア開発用の AI モデルをオープンソース化することの意義は何ですか? IBM のソフトウェア開発用 AI モデルのオープンソース化は、高度な AI ツールへのアクセスを民主化する点で重要です。これにより、AI ツールを開発するためのリソースがない可能性のある小規模な組織を含むさまざまな組織の開発者が生産性を向上させ、ワークフローに AI 主導の機能を導入できるようになります。
– IBM AI モデルは開発者の生産性にどのような影響を与えるでしょうか? これらの AI モデルは、コード生成、バグ検出、トラブルシューティングなどの反復タスクを自動化することで、開発者の生産性を大幅に向上させることができます。これにより、開発者はプログラミングやイノベーションのより複雑な側面に集中できるようになります。
– ソフトウェア開発における AI の使用に関連する潜在的な課題や論争は何ですか? 1 つの課題は、適切にトレーニングされていない場合、AI がコード生成にバイアスやエラーを導入する可能性があることです。AI によって生成されたコードに関して、知的財産に関する懸念が生じる可能性があります。さらに、AI ツールによって人間の開発者の必要性が大幅に減少した場合、雇用が失われる恐れがあります。
– IBM のオープンソース AI モデルの利点:
– 高度な AI ツールをより幅広い開発者が利用できるようにすることで、イノベーションを促進します。 – 通常、独自の AI サービスや社内 AI 機能の開発に比べてコスト効率が高くなります。 – レガシー システムを効率的に最新化できるため、古いコードベースの保守と更新が容易になります。 – IBM のサポートと継続的な更新により、継続的な改善と信頼性が実現します。
– IBM のオープンソース AI モデルの欠点:
– 企業がこれらのモデルに依存するようになると、IBM がサポートやライセンス条件を変更した場合に問題が発生する可能性があります。 – オープンソース モデルでは、既存のシステム内で統合および保守するために技術的な専門知識が必要になる場合があります。 – 適切に実装されていない AI によって欠陥のあるコードや安全でないコードが生成される可能性があり、誤用の潜在的なリスクがあります。
関連リンク: IBM のメイン Web サイト (IBM) にアクセスすると、IBM の AI に関する取り組みと進歩をさらに詳しく調べることができます。
これらの事実と洞察は、ソフトウェア開発における AI のより広範なコンテキストと、最新の知識更新時点での新たなトレンドに基づいており、特定の記事内で直接言及されていない場合でも、トピックに関連していることに留意してください。
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