OpenAI Codex: コード生成のための GPT-3 の後継モデル

OpenAI Codex は、自然言語の意図を実行可能なコードに変換するために設計された生成 AI モデルです。自然言語理解と、公開されているソースコードの膨大なデータセットを組み合わせることで、Codex はユーザーが API を介してソフトウェアに対して英語でコマンドを発行することを可能にし、プログラミングへの参入障壁を低くします。

技術的基盤とサポート言語

OpenAI Codex は GPT-3 の後継モデルであり、自然言語と、公開されている GitHub リポジトリを含む、公開されているソースコードの数十億行の組み合わせでトレーニングされています。Python に最も長けていますが、このモデルは JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、および Shell を含む 12 以上の他の言語にも精通しています。

GPT-3 と比較して、Codex は Python コードに対して大幅に拡張されたメモリを備えており、GPT-3 の 4KB に対する 14KB のメモリ容量を持っています。これにより、Codex はタスクを実行する際に 3 倍以上のコンテキスト情報を処理できます。

機能とプログラミングタスク

Codex は、幅広いプログラミングタスクに適用可能な汎用プログラミングモデルです。その主な強みは、単純な問題を既存のライブラリ、API、または関数にマッピングすることにあり、これは OpenAI がプログラミングにおいて最も楽しくない部分であると説明しています。

このモデルの主な用途には以下が含まれます：

• Transpilation: コードをある言語から別の言語に変換すること。
• Code Explanation: コードを自然言語に翻訳してその機能を説明すること。
• Code Refactoring: 既存のコードを再構成して最適化すること。

アクセシビリティとデプロイメント

OpenAI は、Codex を API を通じてプライベートベータ版としてリリースしており、初期期間は無料で提供しています。デプロイメントは、GPT-3 で確立された安全性の基盤に従い、アプリケーションのレビューと、テクノロジーの現実世界への影響を理解するための段階的なスケーリングを含みます。