要約:
- JetBrainsが開発した簡潔なマルチプラットフォーム言語
- 💜Kotlin ML PackはKotlin言語のコードモデリングタスクを促進するための必要なツール、データ、モデルのセット
- Pythonには高品質なデータセットが存在するが、Kotlin用のデータセットはほとんど存在しなかった
- PythonからKotlinにデータセットを翻訳し、15,000のKotlinタスクからなるinstructデータセットを作成
- 新しいHumanEvalベンチマークはHugging Faceで利用可能
- 異なるセットアップで複数のモデルをトレーニングし、KExercisesデータセットでのファインチューニングが最も効果的であった
- JetBrainsはKotlinコード生成の品質向上だけでなく、MLをコード生成やソフトウェア開発に適用するために開発者ツールを進化させる目標を持つ
考察:
JetBrainsがKotlin ML Packを介してKotlin言語の発展を促進し、ML研究者により多くのツールとアイデアを提供する取り組みは非常に興味深い。Kotlinのデータセット不足を埋めるための努力や、新しいHumanEvalベンチマークの構築によって、Kotlinコード生成の品質向上に成功していることが示唆されている。さらに、異なるモデルのトレーニングと評価によって、KExercisesデータセットでのファインチューニングが最も有効であることが明らかになっている。JetBrainsの取り組みは、Kotlin言語モデリングやMLコミュニティに貢献するだけでなく、開発者ツールの進化にも寄与していると言える。
元記事: https://blog.jetbrains.com/kotlin/2024/05/ai-friendly-programming-languages-the-kotlin-story/