大規模言語モデルは新規言語のプログラミング能力をどう獲得するか？

本研究では，大規模言語モデル(LLM)が文脈学習によって，事前学習に含まれない新規プログラミング言語の仕様を理解し，コード生成能力を獲得できるかを検証した．著者らが開発した教育用言語Yuiを対象に，HumanEvalをベースとした評価データセットを構築し，様々な文脈情報(言語仕様書，コード例，AIエージェントの圧縮コンテクストなど)を与えた際のコード生成性能を測定した．実験の結果，GPT-5.1とClaudeHaiku-4.5において，AIエージェントの圧縮コンテクストを用いた場合に最高68.9%の正答率を達成した．本研究は，LLMのプログラミング能力の中核がアルゴリズムやデータ構造の推論など言語非依存な能力であり，文脈学習のみで新規言語への転移が可能であることを示唆している．