GitHub esitas mõni päev tagasi avati uus funktsioon nimega «GitHubi koopia»Mis peaks programmeerijate elu hõlbustama ja nagu selle funktsiooni nimigi ütleb, vastutab see koodi koos teiega läbivaatamise eest, st pakub nutikas viisard, mis suudab koodi kirjutamisel genereerida standardkonstruktsioone.
Süsteem töötati välja koostöös OpenAI projektiga ja kasutab masinaõppeplatvormi OpenAI Codex, kes on koolitatud mitmesugustes lähtekoodides, mida hostitakse avalikes GitHubi hoidlates.
Täna avaldame toote tehnilise eelvaate GitHubi koopia , uus tehisintellekti paariprogramm, mis aitab teil paremat koodi kirjutada. GitHub Copilot eraldab töötavast koodist konteksti, soovitades täisridu või funktsioone.
GitHubi koopia erineb koodi täitmise süsteemidest traditsiooniline võime moodustada üsna keerukaid koodiplokke, kuni praegust konteksti arvestades sünteesitakse kasutusvalmis funktsioonideni. As Copilot on tehisintellekti funktsioon, mis on õppinud läbi mitme miljoni koodirea ja see tunneb ära funktsiooni määratlusest lähtuvalt selle, mida plaanite.
Näiteks kui soovite luua funktsiooni, mis säutsub, tunneb Copilot selle ära ja soovitab kogu funktsiooni koodi, sest kindlasti on varem olnud piisavalt programmeerijaid, kes on sellise funktsiooni juba kirjutanud. See on kasulik, kuna säästab vaeva teistest koodijuppidest näidete otsimisega.
See aitab teil kiiresti leida alternatiivseid viise probleemide lahendamiseks, testide kirjutamiseks ja uute API-de uurimiseks, ilma et peaksite Interneti-vastuseid tüütult kohandama. Kirjutades kohandub see koodi kirjutamise viisiga, et aidata teil oma tööd kiiremini lõpule viia.
Teine näide on see, et kui kommentaaris on JSON-i struktuuri näide, siis kui hakkate selle struktuuri sõelumiseks funktsiooni kirjutama, pakub GitHub Copilot kastivälist koodi ja kui kasutaja kirjutab korduva kirjelduse rutiinseid loendeid , moodustab see ülejäänud positsioonid.
Selle abil saame aru, et GitHub Copilot see kohandub arendaja koodi kirjutamise viisiga ja võtab arvesse programmis kasutatavaid API-sid ja raamistikke.
GitHubi sõnul on see "oluliselt võimekam kui GPT-3 genereerimine koodide genereerimisel". Kuna seda on koolitatud andmekogumi jaoks, mis sisaldab rohkem avalikke lähtekoode, peaks OpenAI Codex tundma paremini, kuidas arendajad koodi kirjutavad, ja suutma esitada täpsemaid kujundusi.
Neile, kes on huvitatud Copiloti proovimisest, peaks teadma, et selle saab laiendusena integreerida Visual Studio koodi ja see ületab kaugelt käsu täitmise. Eelvaade toetab koodide genereerimist ametlikult Pythoni, JavaScripti, TypeScripti, Ruby ja Go programmeerimiskeeltes, kuid see võib aidata ka teiste keelte osas.
OpenAI koodeksil on laialdased teadmised selle kohta, kuidas inimesed koodi kasutavad, ja on koodide genereerimisel GPT-3-st oluliselt võimekam, osaliselt seetõttu, et seda koolitati andmekogumi osas, mis sisaldab palju suuremat kontsentratsiooni avalikku lähtekoodi.
Tulevikus on kavas laiendada toetatavate arenduskeelte ja -süsteemide arvu. Pistikprogrammi töö toimub helistades GitHubi poolel töötavale välisele teenusele, kuhu muuhulgas kantakse koodiga redigeeritud faili sisu.
Lõpuks tasub mainida, et kontseptsioon millestki, mis on tegelikult tehisintellektil põhinev automaatne koodi täitmine, ei ole täiesti uus, kuna näiteks Codota ja Tabnine on lisaks oma tegevuste ja viimase tegevuse kombineerimisele juba pikka aega pakkunud midagi sarnast. kuul leppisid nad kokku, et Tabnine on peamine kaubamärk.
Võime ka mainida Microsoft tutvustas hiljuti uut funktsiooni Power Apps, mis kasutab OpenTI GPT-3 keelemudelit, et aidata kasutajatel valida õiged valemid.
Kui soovite sellest rohkem teada saada, saate kontrollida üksikasjad järgmisel lingil.