Mercury Coder

Mercury Coderとは？

Mercury Coderは、開発者、企業ユーザー、研究者がより効率的にコードを生成し、複雑なタスクを処理したり、長文の会話を行ったりするのを支援するために設計された人工知能ツールです。GPTやClaudeのような従来の言語モデルが単語を順番に一つずつ生成する（「自己回帰」方式）のとは異なり、拡散モデル（Diffusion Model）という全く新しいアプローチを採用しています。この方法は、最初に画像生成分野（Stable Diffusionなど）で大成功を収め、今ではテキストやコード生成に革新的に応用されています。

簡単に言えば、Mercury Coderの核心的な特徴は、速さ、高品質、低コストです。大量のコードやテキストを数秒で生成でき、毎秒1000トークン以上の速度で動作することさえ可能で、既存のほとんどのモデルを遥かに凌駕します。

その仕組みは？

Mercury Coderの仕組みを理解するには、まず従来のモデルと拡散モデルの違いについて話す必要があります。

従来の自己回帰モデル

記事を書くことを想像してください。一字一字書いていく、次の字を書く前に前の字が何であるかを確定しなければなりません。この方式を「自己回帰」（Autoregressive）と呼びます。例えばChatGPTはこのように動作します：左から右へ各単語を予測し、速度は「一歩一歩進む」プロセスに制限されます。タスクが長い場合（例えば1000単語を生成する）、より多くの時間がかかります、なぜなら各ステップで前のステップが完了するのを待たなければならないからです。

拡散モデル（Mercury Coderの方法）

今度は別のシナリオを想像してください：あなたの前にぼやけた画像があり、そこに猫がうっすらと見えます。あなたはそのぼやけた部分を少しずつ拭き取り、最後にはっきりとした猫の画像を得ます。これが拡散モデルの基本的な考え方です——「ノイズ」（混乱）から始め、段階的に「ノイズ除去」を行い、最終的に明確な結果を生成します。

Mercury Coderはこの考え方を文字に適用します。単語を一つずつ書くのではなく、まず大まかな下書き（例えばごちゃごちゃした単語の集まり）を「描き」、その後数回の調整（ノイズ除去ステップ）を通じて、テキストやコード全体を「拭き」明確で使用可能な状態に迅速にします。この「並列処理」方式により、従来のモデルがゆっくりと「直列」生成するのとは対照的に、短時間で大量のコンテンツを生成できます。

例を挙げると：500行のプログラムを書かせると、従来のモデルは「1行目から500行目まで書く」かもしれませんが、Mercury Coderは「まず全体の枠組みを描き、その後一度に詳細を埋める」ようなもので、自然と速くなります。

Mercury Coderの特別な点は？

公式情報と公開テスト結果によると、Mercury Coderには以下のような特徴があります：

1. 超高速

   • 一般的なNVIDIA H100 GPU上で、Mercury Coder Miniは毎秒1109トークン、Mercury Coder Smallも737トークンを達成できます。対照的に、GPT-4o Miniは59トークン/秒、Claude 3.5 Haikuでも200トークン/秒しかありません。これは主流のモデルよりも5-10倍速く、一部の最先端モデルよりも20倍速いことを意味します。
   • なぜこんなに速いのか？拡散モデルは自己回帰モデルのように順次生成に制限されず、「マルチスレッド」で作業できるからです。

2. 高品質な出力

   • コード生成ベンチマークテスト（HumanEval、MBPPなど）では、Mercury CoderのパフォーマンスはGPT-4o Mini、Claude 3.5 Haikuなどのモデルと同等で、一部のタスクではそれらを上回ります。例えばCopilot Arenaの開発者選好テストでは、Mercury Coder Miniがトップクラスに入りました。
   • また、自己誤り修正（ノイズ除去プロセスで繰り返し最適化できるため）が可能で、「幻覚」（AIが誤った内容を生成する）問題を減少させます。

3. 超長文コンテキストのサポート

   • Mercury Coderは、完全なプログラムの生成や多輪会話などの超長文テキストや複雑なタスクの処理に優れています。これは、拡散モデルが出力全体を同時に最適化でき、前の数単語だけに注目する必要がないためです。

4. 低コスト

   • 速さと効率の高さにより、Mercury Coderの実行コストは従来のモデルよりもはるかに低くなります。これは企業ユーザーにとって特に重要で、大量のサーバーコストを節約できます。

5. 柔軟性

   • コード生成に限定されず、チャット、テキスト生成などのシナリオにも使用できます。現在コード生成がメイン機能ですが、将来的にはより多くの分野に拡張される可能性があります。

Mercury Coderと他のモデルとの比較は？

より直感的に理解するために、Mercury Coderといくつかの有名なモデルを簡単に比較します：

• 速度：Mercury Coderが圧勝、主に拡散モデルの並列優位性によるものです。
• 品質：コード生成ではトップモデルに近いですが、一部のベンチマークテストではDeepSeek Coder V2 Lite（特別に最適化されたコードモデル）に負けています。
• 適用性：現在のMercury Coderはコード生成に偏っており、汎用性はGPTやClaudeに及ばないかもしれませんが、潜在能力は大きいです。

実際に使ってみるとどう？

Mercury Coderは現在、Inception LabsのオンラインPlayground（[https://chat.inceptionlabs.ai/）で無料試用できます。試用版のインターフェースはシンプル：要件を入力（例えば「JavaScriptのピンボールシミュレーターを書いて」）すると、数秒後に結果が表示され、生成されたコードやプログラムのプレビューも見られます。

例：

• 入力：「Write a simulator for 5 balls bouncing on a billiard table. Make collision physics realistic, without gravity. Use Javascript.」
• 出力：数秒で完全なJavaScriptプログラムが生成され、物理衝突検出とアニメーション効果を含み、右側にはリアルタイムで実行されるシミュレーターのプレビューがあります。

ユーザーフィードバックによると、その速度は確かに驚くべきもので、特に迅速なプロトタイピングや大量のコードが必要なシナリオに適しています。ただし、X上のユーザーからは、回答内容が時として未熟で、正確性を向上させるためにより多くのトレーニングデータが必要かもしれないとの指摘もあります。

Mercury Coderの意義と未来

Mercury Coderは単なる新しいツールではなく、技術方向の転換を代表しています：

• 拡散モデルの台頭：過去には拡散モデルは主に画像やビデオに使用されていましたが、今ではテキスト分野でも機能することが証明されました。これは新たなAI技術競争を引き起こす可能性があります。
• 効率革命：速度とコストの優位性により、エッジデバイス（スマートフォン、ノートブック）や企業の大規模展開に適しています。
• 新機能の可能性：「グローバル最適化」が可能なため、より複雑な推論、エラー修正、さらにはユーザー定義の出力形式のサポートも将来的に可能かもしれません。

Inception Labsは、Mercury Coderが「Mercuryシリーズ」の最初の製品であり、チャットなどのシナリオ向けのバージョン（現在クローズドテスト中）が続くと述べています。これはその発展が始まったばかりであることを意味します。

まとめ

Mercury Coderは、拡散技術で駆動されるAIモデルで、超高速、高品質な出力、低コストを売りにし、特にコード生成と長文コンテキストタスクに適しています。その動作方式は「ぼやけから明確へ」の魔法のようで、従来のモデルの「一歩一歩書く」モードを覆します。現在はまだ完璧ではありません（例えば汎用性がやや弱い）が、言語分野での拡散モデルの巨大な潜在能力を示しています。

もしあなたが開発者で、アイデアを試すために迅速にコードを生成したいなら、Mercury Coderは試す価値があります。そのPlaygroundに行って、「飛ぶように速い」魅力を体験してください！技術的詳細や使用例など、さらに詳しく知りたいことがあれば、いつでも教えてください、さらに詳しくお話しします。