- 大規模言語モデル（LLM）は、効果的に行うにはソフトウェア開発の経験が必要であり、初心者向けのAIコード支援の有用性が制限されている。
- Max Woolf氏（Buzzfeedのシニアデータサイエンティスト）は、LLMのプロンプティングに関する実験を公開し、LLMが要求に応じて提案されたコードを最適化できるかどうかを検証した。
- 実験の結果、LLMは効果的な解決策を提供し、効率を向上させた。
- プロンプトエンジニアリングを使用すると、より洗練された、高速なコードが生成されるが、バグの可能性が高まる。
- LLMにコードを書くよう依頼することで、コードが改善されるが、ソフトウェアエンジニアリングの背景が必要であり、良いコードを区別し、特定のドメインの制約を理解することが重要である。
自分の意見: ソフトウェアエンジニアリングの経験がないと、LLMからの助けをうまく得ることが難しいことが分かります。プロンプトエンジニアリングを使用することで、より洗練されたコードが生成されるものの、バグが発生しやすくなります。LLMはソフトウェアエンジニアを置き換えることは難しいでしょうが、適切な指示を与えることで効果的に活用できる可能性があります。
元記事: https://www.theregister.com/2025/01/07/ai_can_write_improved_code_research/