Inihayag ng GitHub na nakumpleto na nito ang pagsubok ng GitHub smart assistant piloto, na maaari kang bumuo ng mga generic na konstruksyon habang nagsusulat ka ng code. Ang system ay binuo sa pakikipagtulungan sa proyekto ng OpenAI at ginagamit ang OpenAI Codex machine learning platform, na sinanay sa isang malawak na uri ng source code na naka-host sa mga pampublikong GitHub repository.
Ang pagbuo ng code sumusuporta sa mga programming language Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# at C++ gamit ang maramihang mga balangkas. Available ang mga module upang isama ang GitHub Copilot sa Neovim, JetBrains IDE, Visual Studio, at Visual Studio Code.
Sa paghusga mula sa telemetry na nakolekta sa panahon ng proseso ng pagsubok, ang serbisyo ay nagbibigay-daan upang makabuo ng code ng isang sapat na mataas na kalidad; halimbawa, tinanggap ng mga developer ang 26% ng mga iminungkahing rekomendasyon sa GitHub Copilot as-is.
GitHub Ang copilot ay naiiba sa tradisyonal na mga sistema ng pagkumpleto ng code sa kakayahang bumuo ng medyo kumplikadong mga bloke ng code, hanggang sa handa nang gamitin na mga function na na-synthesize na isinasaalang-alang ang kasalukuyang konteksto.
GitHub Ang Copilot ay umaangkop sa paraan ng pagsusulat ng isang developer ng code at isinasaalang-alang ang mga API at framework na ginamit sa programa. Halimbawa, kung mayroong isang halimbawa ng isang istraktura ng JSON sa komento, kapag nagsimula kang magsulat ng isang function upang i-parse ang istraktura na ito, ang GitHub Copilot ay magbibigay ng handa-gamitin na code, at sa pamamagitan ng pagsulat ng mga nakagawiang enumerasyon ng mga paulit-ulit na paglalarawan, ito ay bubuo yung iba.
Sa isang post sa blog, Sinabi ng CEO ng GitHub na si Thomas Dohmke na ang GitHub Copilot ay idinisenyo bilang extension ng editor upang matiyak na walang makakasagabal sa ginagawa ng mga developer.
"Ang GitHub Copilot ay nag-distill ng kolektibong kaalaman ng mga developer sa buong mundo sa isang extension ng editor na nagmumungkahi ng code sa real time, upang matulungan kang manatiling nakatuon sa kung ano ang pinakamahalaga: pagbuo ng mahusay na software," paliwanag niya.
Ayon kay Dohmke, humigit-kumulang 1,2 milyong developer ang sumubok ng Copilot sa yugto ng preview nito. Tila, naging kapaki-pakinabang din ito, gaya ng sinasabi ni Dohmke na sumulat siya ng hanggang 40% ng developer code na nakasulat sa mga sikat na wika tulad ng Python.
"Tulad ng pagtaas ng mga compiler at open source, naniniwala kami na ang AI-assisted coding ay pangunahing magbabago sa likas na katangian ng software development, na magbibigay sa mga developer ng bagong tool upang magsulat ng code nang mas madali at mabilis," sabi ni Dohmke. .
Ang kakayahan ng GitHub Copilot na bumuo ng mga pre-built na bloke ng code ay nakabuo ng kontrobersya sa posibleng paglabag sa lisensya ng copyleft. Sa pagbuo ng modelo ng machine learning, ginamit ang mga totoong mapagkukunang text mula sa mga bukas na repository ng proyekto na naka-host sa GitHub.
Marami sa mga proyektong ito ay ibinibigay sa ilalim ng mga lisensya ng copyleft, gaya ng GPL, na nangangailangan na ang code sa mga derivative na gawa ay ibigay sa ilalim ng isang katugmang lisensya. Kung i-paste ng Copilot ang umiiral na code, maaaring hindi sinasadyang lumabag ng mga developer ang lisensya ng proyekto kung saan hiniram ang code.
Hindi pa malinaw kung ang isang trabaho ay nabuo sa pamamagitan ng isang machine learning system maaaring ituring na derivative. Lumilitaw din ang mga tanong tungkol sa kung ang isang modelo ng machine learning ay naka-copyright at, kung gayon, kung sino ang nagmamay-ari ng mga karapatang ito at kung paano nauugnay ang mga ito sa mga karapatan sa code kung saan binuo ang modelo.
Sa isang banda, ang nabuong mga bloke ay maaaring ulitin ang mga sipi ng teksto mula sa mga umiiral na proyekto, ngunit sa kabilang banda, muling nililikha ng system ang istraktura ng code at hindi kinokopya ang code mismo.
Ayon sa isang pag-aaral sa GitHub, 1% lang ng mga rekomendasyong iminungkahi ng Copilot ang may kasamang mga snippet ng code mula sa mga kasalukuyang proyekto ng higit sa 150 mga character. Sa karamihan ng mga sitwasyon, nangyayari ang pag-uulit kapag hindi wastong natukoy ng Copilot ang konteksto o nagbibigay ng mga generic na solusyon sa isang problema.
Upang maiwasang palitan ang umiiral na code, may idinagdag na espesyal na filter sa Copilot na hindi pinapayagan ang pag-overlay sa mga kasalukuyang proyekto. Kapag nagko-configure, maaaring i-on o i-off ng developer ang filter na ito ayon sa kanyang pagpapasya. Sa iba pang mga problema, nabanggit ang posibilidad na ang synthesized code ay maaaring ulitin ang mga error at mga kahinaan na naroroon sa code na ginamit upang sanayin ang modelo.
Sa wakas, ito ay nagkakahalaga ng pagbanggit na ang serbisyo ay libre para sa mga nagpapanatili ng mga sikat na open source na proyekto at para sa mga mag-aaral. Habang para sa iba pang mga kategorya ng mga user, ang access sa GitHub Copilot ay binabayaran ($10 bawat buwan o $100 bawat taon), ngunit ang libreng pagsubok na access ay ibinibigay sa loob ng 60 araw.
Panghuli, kung interesado kang malaman ang tungkol dito, maaari kang kumunsulta sa mga detalye Sa sumusunod na link.