Motif-2.6Bとは？
Motif-2.6Bは Motif Technologies が公開している 26億パラメータの大規模言語モデルです。数学やコード生成に強く、なんとただコードを書く以上に「改善アイデア」まで提示してくれる頭のいい相棒。
Colab でサクッと動かせるサイズ感なので、研究から遊びまで幅広く使えます。
おすすめの用途
1.アルゴリズム実験
ソート、探索、数論などの典型課題を「まず書かせて → 改善させる」流れが面白い。
2.数理推論
組合せ・確率・数列など、数理的な問題をコード化して検証。
3.教育ツール
「わざと非効率に書かせる→改善する」という教材シナリオが作れる。
4.実務支援
CSV処理やテスト関数生成など、日常的な小物スクリプトをサッと用意。
実験スタート：「フィボナッチ関数を書いて」
まずは定番のお題。
「n 番目のフィボナッチ数を返す関数を書いて」とお願いしました。
すると、返ってきたのは ごくシンプルな再帰版:
def fibonacci(n):
if n <= 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
実行結果
correct: True
fib(30) time: 0.76 sec
正しく動いたけれど、30 番目の値を求めるだけで 0.7 秒。
…おや？ちょっと遅いぞ。
思わぬ一言「メモ化を使うといいよ」
驚いたのはここから。
Motif-2.6B、自分でこう言い出したんです：
「この方法は非効率。メモ化を使ったほうがいい」
え、ただコード書くだけじゃなくて改善案まで！？AI にレビューされる気分でちょっと笑いました😂
改善版をお願いしてみた
ではその提案、実際にコードにしてもらいましょう。
「効率化したバージョンを書いて」と追加プロンプトを送信。
返ってきたのは 2種類の改善版：
1) メモ化版
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci_memo(n):
if n < 0:
raise ValueError("n must be non-negative")
if n <= 1:
return n
return fibonacci_memo(n-1) + fibonacci_memo(n-2)
2) 反復版
def fibonacci_iter(n):
if n < 0:
raise ValueError("n must be non-negative")
a, b = 0, 1
for _ in range(n):
a, b = b, a+b
return a
速度バトル：再帰 vs メモ化 vs 反復
さっそくベンチマークを取ってみました。
memo OK: True
iter OK: True
n=30 | recursive: 0.7601s | memo: 0.000008s | iter: 0.000005s
n=35 | recursive: 7.6421s | memo: 0.000009s | iter: 0.000006s
n=40 | recursive: 77.3815s | memo: 0.000011s | iter: 0.000006s
結果は圧倒的。
n=40 では 再帰版が77秒かかったのに対し、メモ化版と反復版は 0.00001秒で即答。
AI に「改善して」と頼んだら、ちゃんと改善して、しかも数百万倍速くしてくれたわけです。
…これはもう師匠では？
実験から見えたこと
・Motif-2.6B はただ「動くコード」を出すだけじゃなく、改善方針まで提示してくれる。
・非効率な書き方→改善版という教材にもぴったり。
・ベンチマークでも、改善版は圧倒的な速度差を実証。
まとめ
・「フィボナッチ数を計算して」と頼んだら、まずは再帰版を出してくれた。
・その後、自分で「メモ化がいい」と提案して、改善版を提示。
・実際にベンチマークを取ると、数百万倍以上の高速化を達成。
Motif-2.6B、これはただのコード生成モデルではなく、コードを書きながらレビューしてくれる相棒AI でした。
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