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公開番号2025104262
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2024199857
出願日2024-11-15
発明の名称方法、装置、及び、コンピュータプログラム(人工知能生成コード内の決定論的コードへのタグ付け)
出願人インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション,INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
代理人個人,個人,弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G06F 11/36 20060101AFI20250702BHJP(計算;計数)
要約【課題】AI生成コードは、同じ入力のセットを使用しているにもかかわらず、信頼性の低い、又は一貫性のない出力を生成し得る非決定論的コードをも含み得る。この非決定論的コードは、不要なエントロピーをシステムに導入し得、これはエラー又は性能低下をもたらし得る。
【解決手段】人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けする段階は、生成人工知能(AI)モデルによって生成されたコードを受信する段階;決定論的コードの1つ又は複数の部分、又は、非決定論的コードの1つ又は複数の部分、のうちの少なくとも1つを識別することにより、コードの少なくとも1つの部分を識別する段階;及び、前記識別されたコードの少なくとも1つの部分にタグ付けする段階、を有する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
生成人工知能（ＡＩ）モデルによって生成されたコードを受信する段階；
決定論的コードの１つ又は複数の部分、又は、非決定論的コードの１つ又は複数の部分、のうちの少なくとも１つを識別することにより、コードの少なくとも１つの部分を識別する段階；及び
前記識別されたコードの少なくとも１つの部分にタグ付けする段階
を備える方法。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
コードの少なくとも１つの部分を識別する段階は、前記コード内で、決定論的コードの１つ又は複数の部分を識別する段階を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
コードの少なくとも１つの部分を識別する段階は、前記コード内で、非決定論的コードの１つ又は複数の部分を識別する段階を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
決定論的コードの部分にタグ付けする段階に応答して、前記決定論的コードの部分に対応するマルチパスコードの部分を生成する段階を更に備える、請求項１から３のいずれかに一項に記載の方法。
【請求項５】
前記マルチパスコードの部分は、第１のプログラミング言語の他のコードを含み、前記決定論的コードの部分は、前記第１のプログラミング言語とは異なる第２のプログラミング言語で符号化されている、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記生成ＡＩモデルによって生成された前記コードは、前記生成ＡＩモデルによって前記第１のプログラミング言語のベースコードから変換された前記第２のプログラミング言語の変換済みコードを含み、前記マルチパスコードの部分を生成する段階は、前記ベースコードから前記他のコードを選択する段階を有する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記識別されたコードの少なくとも１つの部分を記述したデータを前記生成ＡＩモデルに提供する段階を更に備える、請求項１から３のいずれかに一項に記載の方法。
【請求項８】
前記データは、前記生成ＡＩモデルを再トレーニングするためのトレーニングデータとして提供される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記コードの少なくとも１つの部分にタグ付けする段階は、前記コードの少なくとも１つの部分を識別するメタデータを生成する段階を有する、請求項１から３のいずれかに一項に記載の方法。
【請求項１０】
処理デバイス；及び
前記処理デバイスに動作可能に結合されたメモリ、ここで、前記メモリは、実行された場合、前記処理デバイスに：
生成人工知能（ＡＩ）モデルによって生成されたコードを受信させる；
決定論的コードの１つ又は複数の部分、又は、非決定論的コードの１つ又は複数の部分、のうちの少なくとも１つを識別することにより、コードの少なくとも１つの部分を識別させる；及び
前記識別されたコードの少なくとも１つの部分にタグ付けさせる
コンピュータプログラム命令を記憶する
を備える装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けするための方法、装置、及び製品に関する。生成人工知能（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ：ＡＩ）は、アプリケーションソースコードなどのコードを生成するために使用され得る。そのようなコードは、コードが実行すべき機能を記述した、生成ＡＩモデルに提供されるプロンプトに基づき得る。そのようなコードは、生成ＡＩモデルによって実行される、或るプログラミング言語から別のプログラミング言語への変換をも含み得る。ＡＩ生成コードは、同じ入力を与えられた場合、常に同じ出力のセットを生成する決定論的コードを含み得る。但し、ＡＩ生成コードは、同じ入力のセットを使用しているにもかかわらず、信頼性の低い、又は一貫性のない出力を生成し得る非決定論的コードをも含み得る。この非決定論的コードは、不要なエントロピーをシステムに導入し得、これはエラー又は性能低下をもたらし得る。
続きを表示（約 1,800 文字）【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
ＡＩ生成コードは、同じ入力のセットを使用しているにもかかわらず、信頼性の低い、又は一貫性のない出力を生成し得る非決定論的コードをも含み得る。この非決定論的コードは、不要なエントロピーをシステムに導入し得、これはエラー又は性能低下をもたらし得る。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示の実施形態によれば、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けするための様々な方法、装置、及び製品が本明細書で説明される。幾つかの態様において、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けする段階は、生成人工知能（ＡＩ）モデルによって生成されたコードを受信する段階；決定論的コードの１つ又は複数の部分、又は、非決定論的コードの１つ又は複数の部分、のうちの少なくとも１つを識別することにより、コードの少なくとも１つの部分を識別する段階；及び、識別されたコードの少なくとも１つの部分にタグ付けする段階、を有する。これにより、ＡＩ生成コード内のコードの決定論的部分又は非決定論的部分を識別するという利点が提供され、その重要性は、本開示によって初めて認識される。幾つかの態様において、装置は、処理デバイス；及び、処理デバイスに動作可能に結合されたメモリ、を備えてよく、ここで、メモリは、実行された場合、処理デバイスに本方法を実行させるコンピュータプログラム命令を記憶する。幾つかの態様において、コンピュータ可読記憶媒体を備えるコンピュータプログラム製品は、実行された場合、本方法を実行するコンピュータプログラム命令を記憶し得る。
【０００４】
幾つかの態様において、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けする段階は、決定論的コードの部分にタグ付けすることに応答して、決定論的コードの部分に対応するマルチパスコードの部分を生成する段階をも有し得る。これにより、既知の決定論的コードの部分に対してマルチパスコードが有効になり、これは、非決定論的コードと比較して、マルチパスにより好適であり得る。幾つかの態様において、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けする段階は、識別されたコードの少なくとも１つの部分を記述したデータを生成ＡＩモデルに提供する段階をも有し得る。これによって生成ＡＩモデルによる決定論的コードの生成を強化し、かつ、非決定論的コードの生成を軽減するという利点が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
本開示の幾つか実施形態による、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けするための例示的なコンピューティング環境を示す。
【０００６】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けするための例示的な方法のフローチャートを示す。
【０００７】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けするための別の例示的な方法のフローチャートを示す。
【０００８】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けするための別の例示的な方法のフローチャートを示す。
【０００９】
本開示の幾つかの実施形態による、人工知能生成コード内の決定論的コードにタグ付けするための別の例示的な方法のフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
決定論的コードとは、同じ入力のセットを与えられた場合、常に同じ出力を生成するコードである。言い換えると、決定論的コードは、動作的に一貫性のあるコードである。決定論的コードのシーケンスは、生成人工知能（ＡＩ）モデルをトレーニングしてコードを生成する場合に、既知の真実の例として使用され得る。生成人工知能（ＡＩ）は、ニューラルネットワークなどのモデルを使用し、プロンプトに応答して、ソースコードなどのコードを含むコンテンツを生成する。例えば、生成ＡＩモデルは、生成されたコードが実装することになる機能の記述に基づきコードを生成するために使用され得る。別の例として、生成ＡＩモデルは、ベースコードを生成ＡＩモデルへの入力として提供することにより、或るプログラミング言語から別のプログラミング言語へとコードを変換するために使用され得る。
（【００１１】以降は省略されています）

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