OpenAIは、COBOL、Fortran、Visual Basicなどの「リソースの少ない」言語向けに最新AIモデルを改良した。 これらの言語では、Pythonのような言語に比べて利用可能な学習用コードがはるかに少ないが、 OpenAIによれば、それらは世界中の重要なインフラを支えている。IBMの推定では、COBOLはオンラインバンキングシステムの40パーセント超、すべてのATM取引の95パーセントを動かしている。
OpenAIは進捗を測定するために2つの評価を構築した。 MultiLangBench(GitHub) は、モデルにSQLite互換のデータベースエンジンをゼロから構築させる。最大の推論努力において、GPT-6 Astraは20言語全体で平均87.4パーセントのテスト合格率を達成し、GPT-5.6 Terraの約38パーセントから大幅に向上した。GPT-6 Lunaは40.3パーセントを記録し、GPT-5.6 Terra(37.9パーセント)をわずかに上回るが、 はるかに低いコストで実現している.
COBOLをC++、Java、Kotlin、Python、またはRustに変換するCOBOL移行ベンチマークでは、GPT-6.1 Solが低い推論努力で86.6パーセントの精度に達するのに対し、GPT-5.6 Solは5.4パーセントだった。推論努力を最大まで上げると、精度は97.9パーセントに達する。広告
出典: OpenAI