AIは、ソフトウェア開発を含む多くの分野で普及しています。多くの開発者が、コーディングを支援するために生成AIを使用しています。新参者のLlama 3を調べ、C++開発者にとってどれほど有用かを評価してみましょう。
Metaによると、Llama 3の簡単な説明は次のとおりです：
私たちの新しい8Bおよび70BパラメータのLlama 3モデルは、Llama 2を大きく上回り、その規模でのLLMモデルの新しい最先端を確立しています。事前学習と事後学習の改善により、私たちの事前学習済みおよび指示微調整済みモデルは、8Bおよび70Bパラメータ規模で現存する最高のモデルです。事後学習手順の改善により、誤った拒否率が大幅に減少し、アライメントが改善され、モデル応答の多様性が増加しました。また、推論、コード生成、指示遵守などの能力が大幅に向上し、Llama 3はより操縦しやすくなっています。
一部の開発者は、結果がまだ十分に成熟していないと感じるため、生成AIツールに興味がないかもしれません。これは特に経験豊富な開発者に当てはまり、生成されたコードの改善余地を素早く特定できます。それにもかかわらず、ほとんどの開発者にとって、生成されたコードは実装、リファクタリング、既存コードの理解のための貴重な出発点になり得ると私は信じています。
Llama 3がC++開発者にとって有用かどうかを見ていきましょう。
新しいコードの記述
Llama 3に、モダンC++で食事する哲学者問題を実装するよう依頼しましたが、結果は興味深いものでした。モダンC++の機能を効果的に活用し、クリーンで理解しやすいコードになっています。
しかし、Llama 3が最も人気のあるC++ライブラリのいくつかを使用するように訓練されているかどうか疑問に思いました。調査のため、Boostライブラリを使用していくつかのアルゴリズムを実装するよう依頼したところ、結果は印象的でした。Llama 3は、Boostの機能を効果的に使用する強い能力を示しています。
同様に、ログインフォームを実装するよう依頼して、Llama 3のQtライブラリの習熟度をテストしました。ここでも結果は注目に値し、Llama 3がQtライブラリを効果的に使用する能力を示しています。
コードのリファクタリング
いくつかのC++コードでLlama 3をテストしたところ、そのリファクタリング能力は以下のタスクを超えていることがわかりました：
- 変数のリネーム。
- 重複コードの削除。
- コードの再フォーマット。
- 不要なコードの削除。
- C++コードの近代化。
大きなメソッドをより小さなものに分割して設計を改善し、コードをよりクリーンで保守しやすくすることもできます。
既存コードの説明
レガシーC++コードの理解は、特にC++プロジェクトに新しく参加した開発者にとって重要なタスクです。Llama 3にコードの説明を求めることは非常に有用です。コードが何をするかの詳細な説明を提供してくれます。
C++機能の習得
C++の機能について議論するよう促されると、Llama 3は多数の例を伴う簡潔なドキュメントを提供します。
結論
テストに基づいて、Llama 3はC++開発者にとって優れたアシスタントになり得ることがわかりました。新しいコードの記述、リファクタリング、レガシーコードの説明、C++機能の学習などのタスクに有用です。したがって、すべてのC++開発者の皆さん、ぜひ試してみることをお勧めします。その結果に嬉しい驚きを感じるかもしれません。