ChatGPTとGoogleBardを利用したメタプログラミング構文の提案

まとめ

ChatGPTとGoogleBardを利用して新しい構文を考えてもらう 新しい構文はChatGPTを利用してS式を展開することを期待する

メタプログラミングするために必要なlispの新しい構文を3つ創造してください. 生成AIの入出力に利用できるメタプログラミング構文を考えてください 以下に事例を３つ共有します。ai-eval:
目的: 生成AIのモデルを直接呼び出し、与えられた入力に対する応答を評価する。
構文: (ai-eval model input)
説明: model はAIモデルを指定し、input にはモデルに送る入力が含まれる。この関数はモデルからの出力を返す。
ai-define:
目的: 生成AIの応答を利用して、新しい関数やマクロを動的に定義する。
構文: (ai-define function-name input-pattern output-model)
説明: function-name は新しく定義される関数またはマクロの名前、input-pattern はこの関数に渡される入力のパターン、output-model は出力を生成するために使われるAIモデル。この構文は、与えられたパターンに基づいて入力を解析し、対応するAIモデルを用いて出力を生成する関数またはマクロを作成する。
ai-transform:
目的: 既存のコードに対してAIモデルを使用して変換を適用する。
構文: (ai-transform code-block transformation-model)
説明: code-block は変換されるLispコードのブロック、transformation-model はこの変換に使用されるAIモデル。この関数は、与えられたコードに対してAIモデルを使用して変換を行い、新しいコードブロックを生成する。
　上記の他によりよい構文を考えてみてください

Bardからの返答

以下に、生成AIの入出力に利用できるメタプログラミング構文を3つ考えました。

1. ai-generate

目的: 生成AIのモデルを使用して、新しいコードを生成します。

構文:

(ai-generate model input-pattern)

説明:

  • model は生成AIのモデルを指定します。
  • input-pattern は、生成AIに渡す入力のパターンを指定します。

この構文は、与えられたパターンに基づいて入力を解析し、対応する生成AIモデルを用いて新しいコードを生成します。

例えば、次のコードは、与えられた入力に基づいて、ランダムな文字列を生成する関数を生成します。

(defmacro ai-generate-random-string (model input-pattern)
  `(lambda ()
    (ai-generate model ,input-pattern)))

(defvar random-string-model (make-instance 'ai-random-string-model))

(defmacro generate-random-string ()
  (ai-generate-random-string random-string-model `(length ,(read))))

2. ai-rewrite

目的: 生成AIのモデルを使用して、既存のコードに変更を加えます。

構文:

(ai-rewrite code-block transformation-model)

説明:

  • code-block は変更されるLispコードのブロックを指定します。
  • transformation-model はこの変更に使用される生成AIモデルを指定します。

この構文は、与えられたコードに対して生成AIモデルを使用して変更を行い、新しいコードブロックを生成し、それを返します。

例えば、次のコードは、与えられた入力に基づいて、コード内のすべての関数名を大文字に変換します。

(defmacro ai-rewrite-uppercase (model input-pattern)
  `(lambda (code)
    (ai-rewrite code model ,input-pattern)))

(defvar uppercase-function-model (make-instance 'ai-uppercase-function-model))

(defmacro rewrite-uppercase (code)
  (ai-rewrite-uppercase uppercase-function-model `(code ,code)))

3. ai-generate-and-rewrite

目的: 生成AIのモデルを使用して、新しいコードを生成した後、そのコードを変更します。

構文:

(ai-generate-and-rewrite model input-pattern transformation-model)

説明:

  • model は生成AIのモデルを指定します。
  • input-pattern は、生成AIに渡す入力のパターンを指定します。
  • transformation-model はこの変更に使用される生成AIモデルを指定します。

この構文は、まず与えられたパターンに基づいて入力を解析し、対応する生成AIモデルを用いて新しいコードを生成します。次に、生成されたコードに対して、2番目の生成AIモデルを使用して変更を行い、新しいコードブロックを生成し、それを返します。

例えば、次のコードは、与えられた入力に基づいて、ランダムな文字列を生成し、その文字列をすべて大文字に変換します。

(defmacro ai-generate-and-rewrite-uppercase (model input-pattern)
  `(lambda ()
    (let ((code (ai-generate model ,input-pattern)))
      (ai-rewrite code transformation-model `(code ,code)))))

(defvar generate-and-rewrite-uppercase-model (make-instance 'ai-generate-and-rewrite-uppercase-model))

(defmacro generate-and-rewrite-uppercase ()
  (ai-generate-and-rewrite-uppercase generate-and-rewrite-uppercase-model `(length ,(read))))

これらの構文は、生成AIの入出力に利用することで、より柔軟で強力なメタプログラミングを実現することができます。