2024年4月、Hugging FaceとServiceNow Researchは、ソフトウェア開発の未来を形作る新たな生成AIモデル「StarCoder2-Instruct」を発表しました。このモデルは、自然言語で与えられた指示に従ってソースコードを生成する能力に優れており、透明性とオープン性を核とした独自の「自己アライメント」手法によって調整されています。プログラマーや機械学習研究者のみならず、教育機関や企業にとっても多くの恩恵をもたらす可能性を秘めています。本稿では、「StarCoder2-Instruct」の特徴、訓練手法、ベンチマーク結果、ライセンス、そして利用可能な資源について詳しく解説し、この革新的なモデルがなぜ注目されているのかを紐解いていきます。
「StarCoder2-Instruct」とは何か？
StarCoder2-Instructは、コード生成に特化した大規模言語モデル(LLM)であるStarCoder2ファミリーの指示応答型（instruction-tuned）バージョンです。サイズは3種類出版されており、それぞれ3B（30億パラメータ）、7B、15Bの3モデルで構成されています。この多様なモデルサイズは、研究者が計算リソースに応じて適切なモデルを選択できる利点を提供しています。
特筆すべきは、このモデルが“self-alignment（自己アライメント）”という手法を用いて指示応答能力を持つようにチューニングされている点にあります。これは、事前に人間がラベル付けした大量のデータを用いる通常の監視型学習や、外部からの報酬付き微調整（RLHF：人間のフィードバックによる強化学習）とは一線を画すアプローチです。人手による微細なチューニングに頼るのではなく、スタート地点として用意されたオープンソース大規模モデルを自己生成データで微調整して完成度を高めていくという画期的な手法です。
自己アライメント(self-alignment)とは何か？
StarCoder2-Instructの最大の特徴であり、研究的にも興味深いのが「自己アライメント(self-alignment)」というトレーニング戦略です。これは、まずベースとなるStarCoder2モデルに自然言語の指示とそれに対応するコード例を追加で提供することで、指示への理解力と応答性を向上させる手法です。
従来の手法では、大規模な人間のフィードバック付きデータ（例：AnthropicのHH-RLHFなど）を必要とすることが多く、こうしたベンチマークデータは非公開である傾向がありました。しかしStarCoder2-Instructは、すべての学習データとモデル、学習コードを公開することにこだわり、透明で再現可能な研究環境を実現しています。
また、自己アライメントにおいては、まず「自己生成したプロンプトとそれに対応するレスポンス」をモデル自身に生成させ、それをさらに利用して監視学習（Supervised Fine-Tuning）やPPO（Proximal Policy Optimization）による強化学習を施すことで、モデルの出力品質を向上させています。この工程は、すべてオープンソースで提供されており、学術的な評価や後続研究に利用する上で極めて意義深い取り組みとなっています。
ベンチマークに見るStarCoder2-Instructの実力
StarCoder2-Instructは、その指示理解力とコード生成性能において非常に高いスコアを記録しています。主な評価ベンチマークには、HumanEval、MBPP（Mostly Basic Python Problems）、NL2Bash、Spiderなどが用いられており、15Bモデルは商用モデルの代表格であるGPT-3.5（OpenAI）やCodeLlama（Meta）の同クラスモデルに迫る、またはそれを上回る性能を発揮しています。
特にHumanEvalでは、自然言語で与えられた問題文に応じて正確にPython関数を生成できる能力が試されます。StarCoder2-Instructは、15Bサイズのモデルで他社モデルと比肩する精度を達成しており、「指示に忠実なコード生成」というAIにとって非常に難しいタスクにおいて、一級の性能を見せつけています。
また、NL2Bash（自然言語からBashスクリプト生成）に関してもきわめて高いスコアをマークしており、これは汎用的なコーディングだけでなく、実務レベルでのスクリプト作成支援にも応用できることを示しています。
透明性と開放性：すべてがオープンソース
StarCoder2-Instructのもう一つの大きな価値は、そのすべてのコンポーネントがオープンであることです。モデル本体はもちろん、学習データ、指示データセット、評価スクリプトに至るまで、Hugging Faceのリポジトリを通じて誰でも自由にアクセスできるようになっています。
特に「StarChat2」と呼ばれる対話用チャットモデルは、指示応答モデルとしても使用でき、Copilotなどの商用製品に匹敵する応答性を有しています。にもかかわらず、Hugging Faceの条件に準拠する限り、学術利用だけでなく商用利用も可能という極めて寛容なライセンス（BigCodeライセンス）で提供されている点も見逃せません。
この透明性と開放性は、AI開発における責任あるオープンサイエンスの理念を体現しており、将来の研究者、開発者、そして社会全体にとっての信頼できるベースラインとして大きな意味を持っています。
今後の活用例と展望
StarCoder2-Instructの登場は、ソフトウェア開発の現場、教育機関、そして生成AIによるプログラミング支援のあり方に大きな変化をもたらす可能性があります。
たとえば、初学者が自然言語で「○○な関数を作りたい」といった曖昧な要望を出しても、StarCoder2-Instructはその意図に沿ったコードスニペットを提案してくれるため、プログラミング教育における補助ツールとして極めて有効です。また、複雑なAPIの利用なども、簡単な指示文だけで正確な実装例を提示してくれるため、実務における作業効率の向上にも期待が寄せられています。
さらに、研究分野においても“自己アライメント”というトレーニング手法は、従来のデータ収集と人手注釈に依存した教師付き学習の限界を打破するものとして、今後さまざまな応用や発展が見込まれます。
まとめ
StarCoder2-Instructは、透明性、性能、そして適用範囲の広さを兼ね備えた、コード生成における次世代のAIモデルです。オープンソースであるにも関わらず、既存の商用モデルに匹敵する性能を示しており、今後の研究開発、教育、実務の現場において極めて有用なツールとなることは間違いありません。
すべてのデータとリソースがHugging Face上で公開されているため、誰でも再現・検証・拡張が可能です。プログラミングを学ぶ人々から専門研究者、開発者まで、幅広い層がこのモデルの恩恵を享受できる新時代が始まろうとしています。
もしあなたがコード生成AIに興味があるなら、StarCoder2-Instructは今、最も注目すべきオープンソースプロジェクトの一つです。開発の未来を垣間見るその先駆けを、ぜひ実際に試してみてください。
