要約:
- カリフォルニア大学バークレー校の研究者が、S*と呼ばれるフレームワークを作成し、AI言語モデルがコードをより強力かつ信頼性の高いものに生成できるようになった。
- S*は、並列スケーリングと連続スケーリングを組み合わせ、最良の結果を選択する新しい方法を導入した。
- テスト時計算の変種を導入し、外部フィードバックを組み込んでいるため、従来の大規模言語モデル（LLMs）と新しい推論モデル（LRMs）の両方と互換性がある。
- 「適応入力合成」と呼ばれる第二の革新では、AIモデルにテスト入力を生成させ、最適解を特定する手法も取り入れられている。
- S*は、12種類の異なる言語モデルでテストされ、一貫して改善が見られた。
- フレームワークは、プログラミングコンペティションのタスクに最適化されており、ソフトウェアエンジニアリングのより複雑な課題では未検証。
- OpenAIの成功に貢献した反復的な改善と検索機能の組み合わせは、S*にも適用され、将来的にコード生成能力の向上につながる可能性がある。
考察:
フレームワークS*は、AI言語モデルがコード生成において新たな進歩をもたらす可能性があります。特に、外部フィードバックを取り入れたテスト時計算の導入や適応入力合成の手法は注目すべき革新です。今後は、コンペティションタスクに限らず、より複雑なソフトウェアエンジニアリングの課題にも適用可能性を検討することが重要でしょう。また、OpenAIの成功に影響を与えた反復的な改善と検索機能の組み合わせは、S*によっても採用されたことで、AIによるコーディング能力の向上に期待が寄せられます。
元記事: https://the-decoder.com/new-s-framework-helps-ai-models-write-better-more-reliable-code/