ここ数ヶ月、研究プロジェクトで手探りしながら論文をいくつか実装してた。どれも『既存手法との比較がしたい』『この論文の結果を再現できるか試したい』みたいな目的で、毎回セットアップから評価まで手作業。途中で「あ、この条件も試してみたい」ってなると、また一から実装し直す羽目になって、時間がすごく溶ける。で、ある日GitHub Trendingでこのリポジトリを見かけて『なんじゃこれ』と思って試してみた。
セットアップはシンプルだった。git cloneして、依存ライブラリをインストール。それから設定ファイルで『どんなテーマで研究したいのか』とか『どのモデルをベースにするか』みたいなプロンプトを書く。そしたらもう走り始めた。実験用のディレクトリが勝手にできて、コード生成されて、実行されて、結果が出力される。正直、ここまで自動で動く実感がなくて、何回も『本当に合ってるのか』って確認してた。
一番良いなと思ったのは、研究のループが本当に速くなるところ。従来だと『これが効果あるのか確認したい』と思ったら、数日はかかる。けど、AIが『こういう改善案はどうですか』と複数パターン実装して、全部実験してくれるから、結果だけ見て『ああ、この方向性は有効だ』みたいな判断ができる。つまり、人間が『何を試すべきか』を考えることに集中できるんだ。特に複数の論文アイデアをミックスして新しい手法を作る場面で威力を発揮した。
気になった点としては、出力された論文やコードの品質にバラツキがある。AIが生成した内容は必ず人間の目で確認が必要。あと、計算リソースがそこそこ必要になるから、ローカルで試すなら GPUはあった方が無難。
結論、手作業で実験サイクルを回してる研究者は、一回触ってみてほしい。特に『仮説検証を高速化したい』『複数の手法を組み合わせた新アプローチを試したい』みたいなケースだと、研究のスタイルが変わる可能性がある。