GoogleのマルチモーダルAI「Gemini」ベースのプログラミングに特化したAI「AlphaCode 2」登場、競技プログラミング上位15％に入る性能

現地時間の2023年12月6日にGoogleがマルチモーダルAI「Gemini」をリリースしました。Geminiは大規模言語モデル「PaLM 2」と比べてプログラミング能力が向上しているほか、Geminiをベースに競技プログラミングに特化させたAI「AlphaCode 2」も開発されています。
Introducing Gemini: Google’s most capable AI model yet
https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#scalable-efficient
Gemini: Excelling at competitive programming - YouTube

GeminiはPython、Java、C＋＋、Goを扱うことが可能とのこと。

約200種のPythonコードを書かせるテストでは、PaLM 2は45％の正答率を記録していましたが、Geminiは正答率が75％に向上しています。

さらにGeminiにコードのチェックおよび修正を指示すると正答率は90％に跳ね上がリます。

ユーザーはチャット形式でGeminiにコーディングを指示可能。Googleが公開したデモ映像では「運行中の電車の現在地をGoogleマップ上に表示するウェブアプリを作るのを手伝って」といったように指示するだけでコードの草稿が作成される様子が示されています。

さらに、Geminiをベースに競技プログラミングに特化させたAI「AlphaCode 2」も発表されました。

2022年に発表された「AlphaCode」は競技プログラミングで上位50％に入るプログラミング能力を備えていましたが、AlphaCode 2は上位15％に入るほどにまで能力が向上しています。

競技プログラミングの課題には単純なコーディング能力だけでなく数学やコンピューターサイセンスに関する知識、問題を理解する能力なども求められます。AlphaCode 2はこれらの知識や能力を備えており、正答率0.2％の難問を解くことも可能とされています。

AlphaCode 2はあくまで競技プログラミングに特化したAIですが、GoogleはすでにAlphaCode 2の機能の一部をGeminiに取り込む作業を進めているとのことです。
なお、AlphaCode 2のテクニカルレポートは以下のリンク先から閲覧できます。
AlphaCode2_Tech_Report.pdf
(PDFファイル)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode2/AlphaCode2_Tech_Report.pdf

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