În iunie anul trecut, GitHub, deținut de Microsoft, precum și OpenAI au lansat Copilot, o soluție care oferă recomandări pentru linii întregi de cod în setările avansate precum Microsoft Visual Workshop. Disponibil ca o extensie descărcabilă, Copilot este alimentat de o versiune AI numită Codex, care este educată pe miliarde de linii de cod public pentru a recomanda linii suplimentare de cod și funcționează în contextul codului existent. Copilot poate, de asemenea, să apară o metodă sau o opțiune în acțiune la un rezumat a ceea ce un programator dorește să completeze (de exemplu, „Salutăm globul”), folosind baza de date, precum și contextul existent.
În timp ce Copilot era disponibil anterior într-o prezentare tehnologică, va deveni de obicei disponibil începând cu un moment dat în această vară, Microsoft l-a prezentat la Build 2022. Copilot va fi, de asemenea, disponibil complet gratuit pentru elevi, împreună cu deschiderea „validată”. factori de resurse. În ultimul factor, GitHub a susținut că va împărtăși mult mai mult într-o zi ulterioară.
Experiența Copilot nu se va modifica prea mult cu accesibilitatea de bază. Ca și anterior, designerii vor avea cu siguranță capacitatea de a parcurge recomandări pentru Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, precum și o mulțime de alte limbaje de programe, precum și să le aprobe, să refuze sau să le modifice manual. Copilot se va adapta cu siguranță la editările pe care le fac proiectanții, potrivind anumite modele de codare cu umplerea automată a modelelor de coduri sau repetate, precum și să sfătuiască examinările dispozitivului care se potrivesc cu codul aplicației.
Expansiunile Copilot vor fi cu siguranță disponibile atât pentru Noevim, cât și pentru JetBrains împreună cu Visual Workshop Code sau în cloud pe GitHub Codespaces.
Un atribut nou-nouț care însoțește lansarea de bază a Copilot este Copilot Explain, care echivalează codul cu rezumatele în limbaj natural. Numit job de studiu, obiectivul este de a ajuta designerii începători sau cei care se confruntă cu o bază de cod necunoscută.
„Anul acesta, am lansat Copilot Labs, o expansiune Copilot diferită stabilită ca un teren demonstrativ pentru aplicațiile speculative ale inteligenței artificiale care stimulează experiența designerului”, a informat Ryan J. Salva, VP item la GitHub, TechCrunch într-o întâlnire prin e-mail. . „Ca o componentă a Copilot Labs, am lansat „descrieți acest cod”, precum și „convertiți acest cod”. Acest job se potrivește unui grup de capacități speculative pe care le evaluăm, care vă oferă o privire directă asupra oportunităților și ne permit să verificăm cazurile de utilizare. Posibil, cu „descrie acest cod”, un programator evaluează direct într-o bază de cod necunoscută și dorește să înțeleagă prompt ce se întâmplă. Acest atribut vă permite să evidențiați un bloc de cod și să cereți Copilot să-l descrie într-un limbaj simplu. Încă o dată, Copilot Labs este menit să fie de natură speculativă, astfel încât punctele ar putea deteriora. Experimentele Labs ar putea sau nu să treacă direct la atributele ireversibile ale Copilot.”
Atributul nou-nouț al lui Copilot, Copilot Explain, echivalează codul cu descrierile în limbaj natural. Datorii foto: Co-pilot
Din cauza naturii provocatoare a design-urilor AI, Copilot continuă să fie un sistem incomplet. GitHub avertizează că poate genera modele de codare cu probleme, insecte, precum și trimiteri la API-uri învechite sau expresii care arată codul mai puțin decât perfect în informațiile sale de antrenament. Codul recomandat de Copilot nu ar putea în mod constant adunat, rulat și chiar să aibă sens datorită faptului că nu examinează cu adevărat recomandările. În plus, în circumstanțe neobișnuite, recomandările Copilot pot consta în informații individuale, cum ar fi nume, precum și e-mail-uri text din colecția sa de instruire – precum și și mai rău, mesajul „prejudecăți, inechitabil, violent sau ofensator”.
GitHub a susținut că a aplicat filtre pentru a obstrucționa e-mailurile atunci când sunt primite aspecte tipice, precum și cuvinte jignitoare, care se află în procedura de dezvoltare a unui filtru pentru a ajuta spotul și pentru a reduce codul duplicat din bazele de date publice. „În timp ce ne străduim să facem Copilot mult mai bun, codul recomandat de Copilot trebuie examinat, examinat și verificat cu meticulozitate, ca orice alt tip de cod”, se arată pe site-ul de internet Copilot.
În timp ce Copilot s-a îmbunătățit, de fapt, având în vedere că lansarea sa în sneak peek tehnologic în 2014, este incert cât de mult. Capacitățile versiunii de bază, Codex – un descendent al lui GPT-3 OpenAI – au considerat că au fost egalate (și chiar depășite) de sisteme precum AlphaCode de la DeepMind, precum și de resursa deschisă. PolyCoder.
„Observam o dezvoltare în Copilot care creează un cod mult mai bun… Ne folosim experiența cu [other] dispozitive pentru a spori calitatea înaltă a recomandărilor Copilot – de exemplu, oferind pondere suplimentară informațiilor de antrenament verificate de CodeQL sau examinând recomandările în timpul rulării”, a insistat Salva – „CodeQL” descriind motorul de evaluare a codului GitHub pentru automatizarea verificărilor de siguranță. „Suntem dedicați să ajutăm designerii să fie mult mai eficienți, îmbunătățind, de asemenea, calitatea înaltă a codului, precum și siguranța. Pe termen lung, compania noastră crede că Copilot va compune cu siguranță cod care este chiar mai sigur decât dezvoltatorul obișnuit.”
Absența deschiderii nu pare să fi atenuat entuziasmul pentru Copilot, despre care Microsoft a susținut astăzi că îl recomandă în ceea ce privește 35% din codul în limbaje precum Java și Python a fost creat de designeri în anunțul tehnologic. 10 de mii de oameni au folosit în mod constant dispozitivul pe tot parcursul apariției, susține firma.
Sursa articolului in engleza: Copilot, dispozitivul de codare alimentat de AI al GitHub, va fi cu siguranță complet gratuit pentru elevi
