RBS meets LLMs
Leaner Technologies, Inc.
黒曜
(@kokuyouwind)
~ Type inference using LLM ~
Talk: Japanese
Slides: English (+ Japanese)
$ whoami
黒曜 / @kokuyouwind
Work at: Leaner Technologies, Inc.
Ruby Sponsor
Day 1: Sponsor Talk (Done)
Day 2: Leaner Drinkup
The idea is covered by Matz's Keynote,
but this is the first time you've heard of it!
MatzのKeynoteで出た話と発想が被っていますが、
初めて聞いたことにしてください！
Large Language Model (LLM)
Machine learning models trained on large amounts of text data.
OpenAI
ChatGPT 4
Anthropic
Claude 3
Meta
Llama 3
大量のテキストデータを使ってトレーニングされた機械学習モデル
大規模言語モデル
Example: ChatGPT
Can we do something fun with this?
🤔
なにか面白いことに使えないかな？
Type Inference
user = User.new
# `user` is an User type variable
name = user.name
# `name` is a String type variable(?)Humans sometimes infer type from word meanings.
人間は単語の意味から型を推測することがある
With ChatGPT,
can we infer the type
from the meaning of a word?
ChatGPTを使えば、単語の意味から
型を推測できるのでは？
Let's see some cases!
Case 1: User Builder
user = UserBuilder.new.name('kokuyouwind').build
# We infer types as follows:
# * UserBuilder#name returns an UserBuilder
# * UserBuilder#build returns an UserCase 1: User Builder
Case 1: User Builder
(There is extra output, but)
Perfect!!!
👏
Case 2: Company Repository
company = CompanyRepository.new.find(1).name
# We infer types as follows:
# * CompanyRepository#find returns a Company
# * Company#name returns a String
# Note.
# This expression has the same syntactic form with:
# user = UserBuilder.new.name('kokuyouwind').buildCase 2: Company Repository
(There is extra output, but)
Perfect, again!!!
👏
Problems
-
RBS sometimes broken (たまにRBSの構文がおかしい)
-
Extra Outputs (不要な出力がある)
-
Only RBS output needed (RBSだけ出力させたい)
-
-
Single RBS (RBSがひとまとめになっている)
-
Separate User's RBS to user.rbs, and so on
(UserのRBSはuser.rbsに、などクラスごとに分割したい)
-
Improve: FewShot
Demonstrate type inference for UserBuilder,
then ask about the CompanyRepository case.
UserBuilderの模範解答を入力してから、CompanyRepositoryについて推論させる
Demo Input
Main Question
Output
模範解答
メインの問い合わせ
出力
Improve: FewShot
Demo Input
Main Question
模範解答を入力
メインの問い合わせ
Really Perfect!!!
👏
Please talk to me at parties, etc.
ぜひドリンクアップなどで話しかけてください！
I've tried to infer types for metaprogramming,
refine existing RBS, etc.,
but I don't have time to talks. So,
メタプログラミングコードに対する型の推測や既存RBSの詳細化なども試しましたが
今回は話す時間が足りないので、
Future Works
CommandLine Tool (コマンドラインツール化)
Fine tuning for type inference (型推測用のファインチューニング)
-
Agent-style autonomous drive (エージェントスタイルの自律駆動)
Refer to the necessary files (必要なファイルの参照)
Correction with type check results (型チェックを元にした修正)
-
Run with LLMs locally (ローカルで動くLLMを使った動作)
Alpaca.cpp, ChatRWKV, or else
RBS meets LLMs - Type inference using LLM
By 黒曜
RBS meets LLMs - Type inference using LLM
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