AIアシスタントとは何か
コーディングアシスタントとは、頼んだ内容に合わせて、コードを書いたり直したりしてくれるAIの道具です。中では、大規模言語モデル（LLM）が、次に来る言葉を予測しています。
得意なことと苦手なことを知っておけば、答えを信じすぎずに使えます。大学の課題で使う前に、仕組みを知っておきましょう。
このレッスンのゴール
メモ
AIアシスタントが得意なことと苦手なことを、例を挙げて言い分けられる。
今日のキーワード
| ことば | いみ | れい |
|---|---|---|
| コーディングアシスタント | コードを書き、直してくれるAIの道具です。 | |
| 大規模言語モデル | 大量の文章から言葉のつながりを学んだ仕組みです。 | LLM |
| プロンプト | AIに送る、頼みの文章です。 | |
| コンテキスト | モデルが答えるときに見られる範囲です。 | |
| ハルシネーション | 本当らしく聞こえる、間違った答えです。 |
学生が入力するセルは、このプレビューでは空白です。
モデルは次の言葉を予測する
モデルは、大量の文章とコードから、言葉のつながり方を学んでいます。頼まれると、ありそうな次の言葉を1つずつ選んで、答えを組み立てます。
つまり、答えは「正しいもの」ではなく「ありそうなもの」です。多くの場合は合いますが、正しい保証はありません。
AIは間違いも自信ありげに言う
ハルシネーションとは、本当らしく聞こえる、間違った答えのことです。存在しない関数の名前を、本物のように説明することもあります。
確かめる手間は小さく、間違いを信じる損は大きいのです。小さな主張は、実行して確かめます。
主張を実行で確かめる
# AIが「round(2.5) は3になります」と答えたと考えます。
# 本当かどうかを、実行して確かめます。
print(round(2.5))
print(round(3.5))
# 2.5 を 4.5 に変えて、もう一度実行します。
モデルが見るのは頼んだ範囲だけ
モデルが答えを作るとき、見られる文章の量には限りがあります。この範囲をコンテキストと呼びます。見せていないファイルや、前の会話が範囲の外なら、モデルは知りません。
だから、足りない情報は、頼む側が書き足します。
得意なことと苦手なこと
| 場面 | 得意か | 理由 |
|---|---|---|
| よくある書き方の例 | 得意 | 似た例を多く学んでいる |
| エラー文の意味の説明 | 得意 | 説明文を多く学んでいる |
| 課題の細かい条件 | 苦手 | 書かなければ知らない |
| 新しいライブラリの仕様 | 苦手 | 学んだ後のものは知らない |
| 答えが正しい保証 | できない | 予測であり、検証ではない |
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ラボのアシスタントを確かめる
このモジュールのラボには、コーディングアシスタントが入っています。起動のたびに、約1分かけて入れ直されます。
次の Run は、準備の状態を見るだけです。入れている間は installing、終わると ready と出ます。出るまで、くり返し実行してください。
準備の状態を見る
docker exec agent cat /tmp/agent/statusここでは表示のみで、実行されません。無料アカウントを作成すると、実行ボタンで自分のラボのターミナルに入力できます。
よくある間違い
注意
「自信のある言い方だから、正しい」と考える人がいます。言い方の強さは、正しさの証拠ではありません。実行するか、公式の説明で確かめるまでは、仮の答えとして扱います。