テレンス・タオは数学の問題を解くために大規模なモデルを使用しています。コードの生成とLaTeXの数式の編集は非常に便利です。

過去数か月間、数学者のテレンス・タオ氏は、ChatGPT を使用して数学の問題を解くのに何度も試み、その実験結果を皆と共有してきました。視聴中、ネットユーザーはタオとコミュニケーションをとったり、ChatGPTの使い方について提案したりもします。

今日、Terence Tao は ChatGPT を使用して LaTeX 式を使用できるプログラム コードを生成しようとし、最終的に使用可能な VSCode コードを取得しました。

Tao 氏は、ChatGPT は正規表現を含む複雑なコード スニペットを生成でき、非常に効果的であると述べました。

具体的には、LaTeX 式 (例: (x+y=z)) を受け取り、\left と \right を区切り文字として使用するスニペット (例: \left (x+y=z \right)) が必要でした。

この問題を解決するために、ChatGPT は 2 回の試みを行い、「マルチラウンド対話」の形で完了しました。まず、Tao は (x+y=z) のコーディング要件を詳しく説明しました。

ChatGPT は、まず、一致させるテキスト形式に基づいて正規表現を提供し、正規表現の各部分の詳細な説明を提供し、最後に VSCode コードの一部を提供します。

ChatGPT によって最初に提供されるコードは次のとおりです。

 { "Add \\left and \\right": { "prefix": "leftright", "body": [ "${TM_SELECTED_TEXT/\\(([^)]+)\\)|\\[([^]]+)\\]|\\\\{([^}]+)\\\\}/\\left$0$1$2$3\\right$0/g}" ], "description": "Add \\left and \\right to selected text" } }

しかし、このコードにはエラーがあります。Tao は ChatGPT にこのエラーを指摘し、ChatGPT は元の質問に正しい回答を返し、VScode JSON 形式のコードを生成しました。

ChatGPT によって提供される 2 番目のコードは次のとおりです。

 { "Add \\left and \\right": { "prefix": "leftright", "body": [ "${TM_SELECTED_TEXT/(\\()([^)]+)(\\))|(\\[)([^]]+)(\\])|(\\\\{)([^}]+)(\\\\})/\\left${1}${4}${7}${2}${5}${8}\\right${3}${6}${9}/g}" ], "description": "Add \\left and \\right to selected text" } }

タオ氏は、日常的に数学の問題を解くのに AI ツールを使用するだけでなく、近日発表予定の論文の数式の編集とフォーマットにも AI ツールを使用したと述べています。具体的には、VSCode + TeXLive + LaTeXworkshop + Github Copilot を使用しました。

この「魔法の組み合わせ」がネットユーザーの提案から生まれたことは特筆に値します。

数日前、Terence Tao 氏は ChatGPT を使用して Python コードを作成し、Phi 非減少数列という数学の問題を計算しようとしました。その結果、ChatGPT はトーティエント関数を計算する非常にスマートなプログラムを生成しましたが、いくつかの場所で計算の偏差がありました。

議論の中で、Terence Tao 氏は次のように述べました。「完全で正しい Python コードは数学の問題を解くのに非常に役立ちますが、コードを書くのに Python を使うことはあまりありません。GPT が提供するコードにはエラーがいくつかあり、手動で修正する必要があります。」一部のネットユーザーは、GitHub Copilot と VSCode を一緒に使用することをすぐに提案しました。

タオ氏は、1990年代から5年から10年ごとに数式エディタを更新しようと試みており、何度かの反復を経てきたと語った。 Terence Tao 氏は、VSCode + TeXLive + LaTeXworkshop + Github Copilot の最新の使用結果も共有しました。

彼は、推論環境を作成するために、VSCode でトリガー ワード「cor」を設定しました。

Github Copilot はコード スニペットの入力に大きな役割を果たします。

ChatGPT と比較すると、Github Copilot はコード生成専用に構築された AI ツールであるため、生成されるコードはより正確で効率的です。

AI ツール、特に大規模モデルは数学研究において非常に重要な役割を果たすと思われますが、研究者によって探求されるのを待っている応用の可能性はまだたくさんあります。