LLMエンジニアリングとマスタリーへの旅の4週目､ 4日目へようこそ｡
ここで再びコード・ジェネレーションを見てみよう｡
前回は､ フロンティアモデルを使ってコードを生成するのがとても楽しかった｡ 結局､ 非常にシャープなUIを使って､
さまざまな種類のパズルを試すことができたし､ クロードがコンペティションで優勝するために生成した驚くべきパフォーマンス向上も見ることができた｡
問題を再解釈してシャノンのアルゴリズムを適用したところ､ 6万倍以上速くなったとは？
だから今日はオープンソースに移行する｡
コーディングにオープンソースのモデルを使えるようになる｡
これはハギング・フェイスのもうひとつの機能で､ 推論を目的としてモデルをクラウドにプライベートでデプロイし､
実行することができる｡
つまり､ ハグフェイスという素晴らしいリソースのもうひとつの大きな特徴なのだ｡
そして､ オープンソースLMSとフロンティアLMSを使ってコードを生成するソリューションを構築するつもりだ｡
見てみよう｡
まず､ この挑戦について簡単に思い出してほしい｡
覚えているだろう？
私たちは､ Cプラス､ プラス､ またはパイソンのコードを高性能のCプラスプラスコードに変換できる製品を作っています｡
そしてGPTを4つ使い､ 前回はクロードが100倍速く走った｡
GPT4は､ 少なくともコードを最適化した｡
クロードは6万回以上もアルゴリズムを書き直したんだ｡
パフォーマンス向上｡
ファンタスティックだ｡
今こそ､ オープンソースがフロンティアモデルという野獣にどう対抗できるかを見極める時が来たのだ｡
試してみよう｡
またすぐに会おう｡