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

AI技術とコードインタープリタの進化において、E2BがリリースしたCode Interpreter SDKは、AIアプリにコード解釈機能を追加するためのオープンソースの構成要素です。このSDKは、AIエージェントが直面する課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あり、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コード解釈レイヤーを提供します。また、Open Interpreterは、OpenAIが提供するツールであり、プログラミング言語を自然言語で対話しながら実行できる機能を持ち、大量データの分析や画像・動画編集などを行うことが可能です。これらの技術は、特にファイル容量やインターネット接続に制限がない点が特徴であり、ユーザーに新たな可能性を提供しています。

Code Interpreter SDKの発表

E2Bは、AI開発者向けのオープンソースの構成要素であるCode Interpreter SDKをリリースしました。このSDKは、AIアプリにコード解釈機能を簡単に追加できるように設計されています。

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

Open Interpreterは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis」に類似した機能を持つオープンソースのツールです。Python、JavaScript、Shellなどのプログラミング言語を自然言語で対話しながら実行でき、大量データの分析や画像・動画編集など多様な作業を行うことが可能です。特に、ファイル容量やインターネット接続に制限がない点が特徴です。

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

Open Interpreterは特別な登録なしでインストール可能で、以下のコマンドで依存関係を含めてインストールできます。

$ pip install open-interpreter

また、使用する学習済みモデルは、ローカルストレージに存在するモデルを選択することも可能です。

対話的セッションの開始

ターミナルで以下のコマンドを実行することで、対話的なセッションを開始できます。

$ interpreter --local

このコマンドにより、ローカルでの実行が可能な状態になります。

コード生成と実行

Open Interpreterは、様々なプログラミング言語に対応しており、ユーザーが指定したコードを生成し、実行することができます。例えば、シェルスクリプトやPythonスクリプトを生成し、実行することが可能です。

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は、自然言語でプログラミングを実現するオープンソースツールであり、GPT-3.5やGPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデルを利用して、PythonやJavaScript、Bashなどのコードをローカルで実行できます。インストールが簡単で、コーディング作業の効率化が期待されます。主な機能として、自然言語での操作、ローカル実行、状態保持があり、ChatGPTのAdvanced data analysisと比較してインターネットアクセスやストレージ機能、多様なモデルの利用が可能です。インストール方法は、公式リポジトリからCloneし、Pythonでインストール後、OpenAI APIキーを設定し、コマンドラインで対話的なセッションを開始します。安全上の注意として、生成されたコードはローカル環境で実行されるため、予期しない結果を招く可能性があるため、事前の確認を求める機能が推奨されています。利用例として、自然言語で「三目並べゲームを作成して」と指示することで、簡単にゲームを作成できます。Open Interpreterは、自然言語インターフェースを活用した有望なコーディングツールであり、開発効率の向上が期待されます。

Open Interpreterの概要

Open Interpreterは、自然言語でプログラミングを実現するオープンソースツールです。GPT-3.5やGPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデルを利用し、PythonやJavaScript、Bashなどのコードをローカルで実行することができます。インストールが簡単で、コーディング作業の効率化が期待されます。

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

Open Interpreterは、ChatGPTのAdvanced data analysisと比較して以下のような利点があります。

• 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

生成されたコードはローカル環境で実行されるため、予期しない結果を招く可能性があります。事前の確認を求める機能があり、注意して使用することが推奨されます。

利用例

自然言語で「三目並べゲームを作成して」と指示することで、簡単にゲームを作成することができます。

まとめ

Open Interpreterは、自然言語インターフェースを活用した有望なコーディングツールであり、開発効率の向上が期待されます。興味のあるエンジニアはぜひ試用してみることをお勧めします。

出典: Open Interpreterの概要

オープンソースコードインタープリタのデメリット

オープンソースのコードインタープリタにはいくつかのデメリットが存在します。まず、ユーザーインターフェースに関する問題が指摘されており、特にUXの欠陥が解消されていないことが問題視されています。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ることから、使い勝手に課題があることが明らかです。また、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。これらの問題は、オープンソースのコードインタープリタの普及に影響を与える要因となるでしょう。

詳細情報

オープンソースコードインタープリタに関するデメリットは、以下のような具体的な問題点として挙げられます。

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の記事では、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の記事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。

これらのデメリットは、オープンソースコードインタープリタの普及や利用に影響を与える要因となるでしょう。特に、ユーザーエクスペリエンスの改善や、機能の有料化に関する議論が必要です。詳細については、LangChainのブログやGitHubのライセンスページを参照してください。

オープンソースコードインタープリタの活用事例

オープンソースのコードインタープリタには、ChatGPTのCode InterpreterやOpen Interpreterなどの実装が存在します。ChatGPTのCode Interpreterは、ユーザーが提供したコードを解釈し、即座に実行結果を返す機能を持ち、特に教育やデータ分析において有用です。一方、Open Interpreterは、プログラミングやAPIを利用して多様なタスクを実行できる対話型のソフトウェアであり、画像生成やデータ分析などの機能を提供します。これらのツールは、特にプログラマーやデータサイエンティストの生産性を向上させる可能性を秘めています。具体的な活用事例として、Titanicデータセットを用いたモデル比較があり、CatBoostが最も高い精度を示しました。これにより、オープンソースのコードインタープリタは、様々な分野での応用が期待されています。

Code InterpreterのOSS実装

ChatGPTのCode Interpreterのオープンソースソリューションである「GPT-Code UI」や「codeinterpreter-streamlit」の実装についての詳細は以下の通りです。

• 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

Open Interpreterは、プログラミングやAPIを利用して様々なタスクを実行できる対話型のオープンソースソフトウェア（OSS）です。特に、ファイルのアップロード機能があり、Code Interpreterに比べて多くの機能を提供します。ライセンスはMITで、商用利用も可能です。リポジトリはこちらです。

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

Titanicデータセットを使用して、LightGBM、XGBoost、CatBoostのモデルを比較する実例が紹介されています。

• 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。

これらの結果から、CatBoostが最も高い精度を示し、Titanicデータセットに対する予測モデルとして最適であることがわかりました。

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

Open Interpreterは、プログラマーやデータサイエンティストの生産性を向上させる可能性を秘めたツールです。より詳細な命令を与えることで、正確で狙い通りの結果を得ることが期待されます。今後の発展が楽しみです。

ChatGPTのCode Interpreterとは？

ChatGPTのCode Interpreterは、人工知能によるテキスト生成とコード実行機能を組み合わせたサービスです。プログラミング言語を理解し、ユーザーが提供したコードスニペットを解釈して実行結果を返すことができます。これにより、データ分析やアルゴリズムのテスト、学習支援など多岐にわたる用途で利用されています。

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

ChatGPTのCode Interpreterは、コード実行と学習を容易にするユニークなツールであり、開発者、教育者、SEO専門家まで幅広く利用されています。しかし、その使用には環境の制限やプライバシー上の配慮が必要です。複雑なプロジェクトには別のアプローチが要求されるかもしれませんが、多くの場合、価値あるリソースとなり得るでしょう。

結論：オープンソースコードインタープリタの未来

OpenCodeInterpreterは、反復的なフィードバックと改良を通じて、ソフトウェア開発ツールの新しい基準を設定する能力を持つことが示されています。このシステムは、実行フィードバックを統合することで、コード生成の適応性と熟練度を高め、他の主要モデルと比較しても競争力のあるパフォーマンスを発揮しています。特に、HumanEvalおよびMBPPベンチマークにおいて、OpenCodeInterpreterは高い合格率を記録しており、今後の開発においてもさらなる進化が期待されます。オープンソースとしての特性により、ユーザーは自由に利用・改良できるため、コミュニティの支援を受けながら成長していく可能性があります。

OpenCodeInterpreterの概要

OpenCodeInterpreterは、コードの生成、実行、反復的な改良を行うために設計されたオープンソースのコードシステムのファミリーです。このシステムの性能を評価するための実験的フレームワークが構築されており、単一ターンおよびマルチターンのコード生成設定における他の主要モデルとの比較が行われています。詳細はこちらから確認できます。

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

以下は、各モデルのHumanEvalおよびMBPPにおける合格率の概要です。

データセットとフィードバック

OpenCodeInterpreterは、68Kのマルチターンインタラクションを含むCode-Feedbackデータセットをサポートしており、実行と人間のフィードバックを取り入れて動的なコードの改善を行います。詳細なデータ収集手順については、Data Collectionを参照してください。

デモとインストール手順

オープンソースのデモを提供しており、ユーザーはローカルでコードを生成し実行することができます。デモの使用方法は以下の通りです：

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
   

デモの詳細な手順については、OpenCodeInterpreter Demo READMEを参照してください。

お問い合わせ

質問がある場合は、以下のメールアドレスにお問い合わせください：

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

このプロジェクトに関する研究を行う際は、以下の文献を引用してください：

@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

• 🏠Homepage
• 📄arXiv
• 📊Datasets
• 🤖Models
• 🛠️Code