Microsoftは、ユーザーが自然言語で「こうして」と言うだけでLLMが要求を理解し、実行コードを生成するためのツール『TaskWeaver（タスクウィーバー）』を開発しました。
実験の結果、株価予測や異常検出などのタスクを通して有効性が確認されているそうです。
– “TaskWeaver: A Code-First Agent Framework”
論文によると、LLMの能力は、専門的なデータや複雑なビジネスプロセスを解析するようなタスクに対してはまだまだ限定的だと思われてきました。
そこで研究者らは、LLMがユーザーの要求を理解し実行可能なコードを高精度に生成する新しい方法『TaskWeaver（タスクウィーバー）』を考案しました。
■「TaskWeaver」のコンセプト
① 自然言語での要求をコードに変換する
② 複雑なデータ構造やドメイン特有の問題を解決する
③ 最適なプラグインをリアルタイムで選択し、タスクを効率的に処理する
■ワークフロー
① ユーザーがタスクの指示を自然言語で指示
② 指示を解析して実行計画を立てる
③ 実行計画に基づいて必要なコードを生成する
④ 特定の機能を実行するためにプラグインを選択
⑤ 生成されたコードを実行し、結果を出力する
⑥ 出力された結果が期待通りでない場合、修正を行う
■プラグインについて
① Python関数として独自のアルゴリズムをプラグインにカプセル化することが可能
② 作成方法に関しては、TaskWeaverのGitHubページに記載
■実験の結果
① 株価予測のタスク：
問題解決手法を提案し、コードエラーにも適応
② 時系列データでの異常検出タスク：
特定の時点での異常を正確に検出し、ユーザーに報告
このようなシステムは、LLMを実用的なコード生成ツールとしてさらに活用していくための手段として機能することが期待されています。
ただし注意点としては、複雑なタスクや特定のドメインに適応するためには、適切なプラグインが必要になる場合があることが挙げられています。
