オープンソースのコードインタープリタの可能性と課題

AI技術とコードインタープリタの進化

Code Interpreter SDKの発表

SDKの目的と機能

• AIエージェントが直面する課題（幻覚や信頼性の問題）を克服するために、コード実行機能を持たせることが重要です。
• Code Interpreter SDKは、AIアプリやエージェントが安全で隔離されたクラウド環境でLLM生成のアクションを実行できるようにするためのコード解釈レイヤーを提供します。
• SDKは、PythonまたはJavaScriptのバージョンがあり、ストリーミングコンテンツ（チャートや標準出力、エラーメッセージ）をサポートします。

使用例

• Flint（AIチュータリングアシスタント）やAthena Intelligence（企業データ分析）など、さまざまな企業がこのSDKを活用しています。
• 具体的な企業例として、Cognosys（スポーツ組織）、Menza（非構造化データの洞察変換）、Maisa（LLMの推論改善）などがあります。

参考資料

• SDKの詳細や使用例については、こちらのドキュメントやCookbookを参照してください。
• GitHubリポジトリはこちらです。

Open Interpreterの概要

使用上の注意点

• 不正アクセスのリスク: 許可されていない環境でプログラムを実行すると、不正アクセス禁止法に違反する可能性があります。
• データ損失の可能性: 実行されるコードはローカル環境で実行されるため、データ損失やセキュリティ上の問題が生じる可能性があります。
• ライセンスの確認: 使用するツールやデータセットのライセンスを確認する必要があります。

環境設定とインストール

$ pip install open-interpreter

対話的セッションの開始

$ interpreter --local

コード生成と実行

検証結果と所感

• 約1GBのファイルを問題なく読み込むことができ、Pythonからも利用可能であることが確認されました。
• Open Interpreterを使用することで、クローズドな環境でも課金を気にせずに試すことができる点が評価されています。
• ファインチューニングによる応答の改善が期待されましたが、実際にはあまり改善が見られなかったとのことです。

参考文献

• Open Interpreter
• open-interpreter ソースコード（License: MIT）
• Hugging Face
• RustScan

Open Interpreterの特徴と利用方法

Open Interpreterの概要

主な機能

• 自然言語での操作: ユーザーは自然言語で指示を出すことができ、複雑なロジックもステップごとに指示可能。
• ローカル実行: インターネットに接続しても制限が少なく、自由にパッケージをインストールできます。
• 状態保持: セッション終了後も状態を保持し、過去のプロジェクトと対話可能。

ChatGPTとの比較

• インターネットアクセス: 制限がなく、自由に情報を取得可能。
• ストレージ機能: 過去のプロジェクトを保持し、履歴を利用できる。
• 多様なモデルの利用: GPT-4だけでなく、他のモデルも使用可能。

インストールと利用方法

1. 公式リポジトリからCloneし、Pythonでインストール。

   pip install open-interpreter
   

2. OpenAI APIキーを設定（必要に応じて）。
3. コマンドラインで

   interpreter

   コマンドを実行して対話的なセッションを開始。

安全上の注意

利用例

まとめ

オープンソースコードインタープリタのデメリット

詳細情報

1. ユーザーインターフェースの問題:
   • OpenAIのCode Interpreterは、ユーザーインターフェースに関する問題が多く指摘されています。特に、UXの欠陥が解消されていないことが問題視されており、多くのユーザーが「電源が入らない」といったサポートを求める声を上げています。このような問題は、ユーザーの満足度を低下させ、利用をためらわせる要因となります。
     medium.com
     では、これらのUXの欠陥が具体的に言及されています。
2. 機能の有料化:
   • 一部の機能が有料で提供されていることに対する懸念もあります。特に、GPT 3.5では無料で利用できた機能が、強化されたモデルでは有料となっているため、競争に対抗するための新しいビジネスアイデアを持つ人々にとって障壁となる可能性があります。この点についても、
     medium.com
     で詳しく述べられています。
3. 透明性の欠如:
   • オープンソースのプロジェクトにおいては、透明性が重要ですが、ユーザーがどのようにインタープリタを利用しているか、またその結果がどのように反映されるかについての情報が不足している場合があります。これにより、ユーザーが自分のデータや結果に対して不安を感じることがあります。
4. サポートの不足:
   • オープンソースプロジェクトは、商業製品に比べてサポートが限られていることが多く、問題が発生した際に迅速な対応が期待できない場合があります。これにより、ユーザーが問題を解決するために多くの時間を費やすことになる可能性があります。

オープンソースコードインタープリタの活用事例

Code InterpreterのOSS実装

• 実装の概要
  • 「GPT-Code UI」は、Code Interpreter APIを利用したオープンソースの実装で、GUIが搭載されており、Code Interpreterの感覚で使用可能です。詳細はこちらで紹介されています。
  • GitHubリポジトリはこちらです。
• Dockerの利用
  • 環境構築を簡略化するためにDockerを使用することが推奨されています。Docker版のリポジトリはこちらです。
  • 設定方法は、Dockerがインストールされていることを前提に、

    docker-compose.yaml

    にOpenAI APIキーを記入し、

    docker compose up

    コマンドを実行することで、ブラウザで

    http://localhost:8080

    にアクセスできます。
• ポート競合の問題
  • 8080ポートが既に使用中の場合、ポート番号を変更する必要があります。具体的には、

    docker-compose.yaml

    の設定を以下のように変更します。

    gpt-code-ui:
      image: localagi/gpt-code-ui:${GPTCODEUI_VERSION:-main}
      environment:
        OPENAI_API_KEY: "your key"
        APP_HOST: gpt-code-ui
        WEB_PORT: 23754
      ports:
        - "23754:23754"
    

  • その後、

    http://localhost:23754

    にアクセスします。
• 必要なライブラリのインストール
  • サインカーブを描画する際に

    numpy

    が不足している場合、Dockerコンテナ内で

    pip

    を使用してインストールできます。また、GUIのプロンプトからも簡単にライブラリを追加できます。
• Streamlit実装
  • Code Interpreter APIを使用したStreamlitの実装も存在し、シンプルで使いやすいとされています。詳細はこちらで確認できます。
• まとめ
  • ChatGPTのCode InterpreterのOSS実装は、GUIがあり、OpenAI APIの課金を許可すれば、制限を超えて使用できるため便利です。ただし、使用量には注意が必要です。

Open Interpreterの概要

機能と使い方

• 機能: 画像生成、動画編集、データ分析、資料作成など、プログラミングを通じて実行可能なほぼ全てのタスクをサポート。
• インストール方法: 以下のコマンドでインストールできます。

  !pip install open-interpreter
  

  注意点として、必要なライブラリが多数インストールされるため、ColabやDocker環境での実行が推奨されています。

Pythonでの使用方法

1. 基本的な使い方: Colabのリンクから実行可能で、以下のようにimportするだけで使用開始できます。

   import interpreter
   interpreter.auto_run = True
   interpreter.chat()
   

2. APIキーの入力: 初回実行時にOpenAI APIキーの入力が求められます。GPT-4を使用する場合はAPIキーを入力し、無料のCode-Llamaを使用する場合はEnterを押します。

データ分析の実例

• LightGBM: 4-foldクロスバリデーションの平均スコアは約0.818。
• XGBoost: 平均スコアは約0.806。
• CatBoost: 最も高い平均スコア約0.831。
• アンサンブルモデル: 3つのモデルを組み合わせた結果、平均スコアは約0.820。

その他の機能

• Hugging FaceのモデルやAzure OpenAIとの連携が可能。
• 公式Notebookには動画編集やドキュメント作成の実行例が掲載されています。

まとめ

ChatGPTのCode Interpreterとは？

メリット

• コードの即時評価: コードを実行し、その結果を即座に確認できるため、開発者は迅速にプロトタイピングとデバッグが可能です。
• アクセシビリティの向上: どこからでもアクセスできるため、特定の開発環境やIDEを設定する手間が省け、特に初学者や経験者にとって利点です。
• 教育支援: コードの概念をリアルタイムで実演し、理解を深めることができる強力なツールです。即時フィードバックは学習において重要な要素です。

デメリット

• 実行環境の制限: Code Interpreterは制限された環境で動作するため、すべての種類のコードをテストすることはできません。
• プライバシーの懸念: プライバシーに敏感なコードやデータをオンラインで扱うことは、セキュリティ上のリスクを伴います。
• 複雑なプロジェクトには不向き: 単一のファイルや小規模なスクリプトには適していますが、複雑なアプリケーションや大規模なプロジェクトには限界があります。

まとめ

結論：オープンソースコードインタープリタの未来

OpenCodeInterpreterの概要

実験の目的と方法

• データソース: EvalPlusリーダーボードからのデータを利用。
• 比較対象: GPT-3.5/4-Turbo、CodeLlama-Python、WizardCoder、Deepseek-Coder、CodeT5+など。
• 評価基準: HumanEvalおよびMBPPベンチマークに基づくパフォーマンスの測定。

マルチターンコード生成

• 反復的改良: OpenCodeInterpreterの能力を評価するために、実行フィードバックと人間のフィードバックを考慮した2ラウンド制限の下での評価が行われています。

パフォーマンスの結果

データセットとフィードバック

デモとインストール手順

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/OpenCodeInterpreter/OpenCodeInterpreter.git
   cd demo
   

2. 新しいconda環境を作成します。

   conda create -n demo python=3.10
   

3. 環境をアクティブにします。

   conda activate demo
   

4. 必要なパッケージをインストールします。

   pip install -r requirements.txt
   

お問い合わせ

• xiangyue.work@gmail.com
• zhengtianyu0428@gmail.com

@article{zheng2024opencodeinterpreter,
title={OpenCodeInterpreter: Integrating Code Generation with Execution and Refinement},
author={Zheng, Tianyu and Zhang, Ge and Shen, Tianhao and Liu, Xueling and Lin, Bill Yuchen and Fu, Jie and Chen, Wenhu and Yue, Xiang},
journal={arXiv preprint arXiv:2402.14658},
year={2024}
}

参考リンク

• opencodeinterpreter.github.io
• arxiv.org
• 📊Datasets
• 🤖Models
• 🛠️Code