この記事は、Eli M. (MVP)氏のブログの抄訳です

進化し続けるソフトウェア開発において、効率を高める自動化ツールは常に重要視されてきました。そして、ChatGPT、Llama 2、Vicuna-13bのような強力なAIモデルの台頭により、インスタントコード生成とフォーム作成の夢が現実に近づいています。CodeDroidAIはDelphiとC++Builder開発者のためのデスクトップクライアントで、大規模な言語モデルを使用してObject PascalとC++コードを生成できます。

大規模言語モデル（LLM）とは？

大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を理解、生成、操作するために設計された人工知能（AI）モデルの一種です。膨大な量のテキストデータで学習したLLMは、首尾一貫した文脈に関連した文章を生成し、学習データから認識したパターンに基づいて回答や解決策を提示することができます。LLMのサイズは膨大で、数十億のパラメータから構成されることもあるため、膨大な量の情報と言語的ニュアンスを保存することができます。この機能により、LLMは自然言語処理、チャットボット、コンテンツ生成などのさまざまなアプリケーションで重宝されています。OpenAIのGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズのようなモデルは、これらの高度なAIシステムの可能性と機能を実証したLLMの代表的な例です。

CodeDroidAIとは？

CodeDroidAIは単なるコード生成ツールではありません。先進的な言語学習モデル（LLM）を使用して、Delphi向けのコードをシームレスに生成および検証する強力なUIです。その機能を詳しく見てみましょう。

• 包括的なコード生成:
  • プロシージャの生成
  • FMXフォームとVCLフォームの両方を生成し、VCLフォームをFMXに変換する追加機能が付属
  • Delphi向けのコード最適化とインラインアセンブリ変換
  • DelphiからBorland C++、FPCからDelphiなど、複数のコーディング言語間での変換
• コードの品質保証:
  • インターフェイスから直接Delphiコードをコンパイルおよび検証し、エラーレポートを言語モデルに直接送信
  • より深い理解と洞察のためのコード分析
  • 可読性を高めるコメントコード
  • DelphiのANSIコードをUnicodeにアップグレードし、最新の互換性を確保
• ユニバーサルに近いサポート:
  • gpt-3.5-turbo-16kからfastervicuna_13bまで、CodeDroidAIは多様なモデルをサポートしており、開発者は常に最適なAIを利用することができます。言語モデルには以下の内容が含まれます。
    • gpt-3.5-turbo-16k
    • gpt-4
    • vicuna-13b
    • gpt4all
    • falcon-40b-instruct
    • llama70b-v2-chat
    • llama13b-v2-chat
    • freewilly2
    • fastervicuna_13b
    • その他
  • 現時点では、gpt-3.5-turboやgpt-4といったOpenAIが提供するモデルが最高のコーディング生成を提供していますが、オープンモデルが急速に追いつきつつあります。gpt-3.5-turbo-16kとgpt-4-32kモデルは、ストレートなgpt-3.5-turboよりも大きな入出力を受け取る機能を提供
• プラットフォームの柔軟性:
  • DelphiのFireMonkeyフレームワークのおかげで、CodeDroidAIは、Windows、macOS、Linux 上で効率的に実行されるクロスプラットフォーム エクスペリエンスを提供します。msbuildを必要とするため、コード検証が可能なのは Windowsのみ
• 統合されたREST API機能:
  • OpenAI.com（ChatGPT）やReplicate.comのような有名なプラットフォームとの統合を特徴にしているCodeDroidAIは、シームレスなソースコード生成機能を提供します。CodeDroidAIの機能を最大限に利用するために、開発者はAPIキーにサインアップする必要があります。AIによる自動コード生成の世界を深く掘り下げる前に、必ずこの点に留意してください。
  • データのセキュリティに関心が高いユーザーのために、ReplicateモデルはDocker経由でローカル実行するオプションも提供
• ビルトイン・テンプレートシステム:
  • 汎用性の高いテンプレートシステムにより、コード生成のためのプロンプトテンプレートを追加すると、カスタマイズ性と適応性が向上

機密性の高いコード入力を安全に保つために、言語モデルをオンプレミスのローカルで実行するにはどうすればよいですか？

Replicate.comでホストされている言語モデルは、ローカルで実行することもできます。GPUを搭載したマシンでVicuna 13bをローカルに実行する例を以下に示します。CodeDroidAIクライアントは、Replicate.comに直接クエリーで問い合わせるのではなく、Dockerインスタンスにクエリーで問い合わせることができます。

docker run -d -p 5000:5000 --gpus=all r8.im/replicate/vicuna-13b@sha256:6282abe6a492de4145d7bb601023762212f9ddbbe78278bd6771c8b3b2f2a13b
curl http://localhost:5000/predictions -X POST -H "Content-Type: application/json"
  -d '{"input": {
    "prompt": "...",
    "max_length": "...",
    "temperature": "...",
    "top_p": "...",
    "repetition_penalty": "...",
    "seed": "...",
    "debug": "..."
  }}'

なぜ開発者はCodeDroidAIを検討すべきなのですか？

CodeDroidAIの素晴らしさは、AIの能力と実用的なコーディング要求を組み合わせる能力にあります。レガシーなANSIコードの変換を検討している経験豊富なDelphi開発者であっても、機能的なフォームを生成する迅速な方法を探している開発者であっても、CodeDroidAIはコーディング作業を簡素化、強化するツールとなります。テンプレートシステムを使用して、ニーズに合わせて独自のプロンプトをカスタマイズおよび構築できます。

AIをコーディング パイプラインに組み込む準備はできていますか?

ソフトウェア開発におけるAIは、もはや空想かつ未来的概念ではありません。AIは現実に存在しており、CodeDroidAIのようなツールを使用して、コーディングタスクをどのように認識し、実行するかを再構築しています。AIが成熟し続けるにつれて、その能力を活用するツールの導入は推奨されるだけでなく、不可欠です。

Windows向けのCodeDroidAIのバイナリをこちらから入手できます。

またDelphiの最新バージョンに対応したフルソースコードはこちらから入手できます。

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