80% 程式碼秒生成!Copilot 大升級,5年內百萬名開發者不必動嘴就能寫code
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GitHub Copilot 發佈還不到兩年,就已經為 100 多萬的開發者,編寫了 46% 的程式碼,並提高了 55% 的編碼速度。
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這次升級究竟改進了什麼呢?
5 年內 80% 程式碼自動生成
透過模型的改進,以及上下文過濾功能的強化,現在開發人員在寫程式碼的時候可以獲得更多量身訂做的建議,滿足需求。
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而且,重點是!個人版和企業版都可以無壓力使用。
據官方介紹,改進後的 AI 模型超越了之前的 Codex 模型,可以更迅速地為開發人員提供程式碼上的建議。
新模型由 OpenAI、Azure AI 和 GitHub 合作開發,與之前的模型相比,延遲時間縮短了 13%。
這意味著,GitHub Copilot 為開發人員生成程式碼建議的速度比以往任何時候都要快,有望大幅提高整體工作效率。
同時,新模型還有更為複雜的上下文過濾功能,能更廣泛地考慮開發人員的上下文和使用模式。
這樣,它就能更智慧地過濾提示和程式碼建議,從而讓開發人員獲得針對其需求的建議。
資料顯示,程式碼接受率相對提高了 6%,讓開發人員能夠專注於工作的創造性方面,而不是被乏味的編碼任務所困擾。
GitHub Copilot 正在升級,改進了人工智慧模型並增強了上下文過濾功能,從而為開發人員提供更快、更量身定製的程式碼建議。
Github 就像是第二大腦,能夠幫你省去記憶的麻煩。
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Github 的 CEO Thomas Dohmke 還曾表示,80% 的程式碼將在短短五年內生成。
他還表示,Copilot 測試版中 40% 的程式碼都是生成的,這讓開發者的速度提升了 55%。
新一代生成程式碼 Copilot X
在微軟將 GPT-4 能力內建到 Office 365 後,GitHub 曾官方宣佈了基於 GPT-4 的新一代程式碼生成工具 Copilot X。
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具體來說,Copilot X 提供的體驗有:Copilot Chat;Copilot for Pull Request;Copilot for Docs;Copilot for CLI。
這些新功能都是由 OpenAI 的 GPT-4 驅動的。
值得注意的是,由於速度延遲的原因,程式碼自動補全工具仍基於 GitHub 的 Codex 模型上,該模型是在 GPT-3 上訓練的。
此前,微軟已經將 GPT-4 內建到搜尋、辦公、寫程式碼等各種真正意義上的生產力工具上,屬實是擁有了開啟第四次科技革命的力量。
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資深巨量資料架構師祝威廉稱,Everything powered by AI 已經不再遙遠:
如果說,OpenAI GPT-4 隻是個模型完成了從 0 到 1,微軟則推動了其商業化直接前進一大步。
這次,Copilot X 的發佈,直接降維打擊上一代 Copilot。
就比如,GitHub 在 Copilot 中內嵌一個基於 GPT-4 的聊天窗口,專注於開發者場景,並內建在 VS Code 和 Visual Studio 上。
Copilot 不僅可以識別開發者輸入的程式碼內容,報錯資訊顯示,還可以對程式碼塊的用途進行深入分析和解釋,生成單元測試。
甚至還可以給出 debug 的建議。
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此外,在 Copilot 中,你甚至不再需要鍵盤來編寫程式碼。
只需坐在電腦前,說一句「嘿,GitHub!」,動動嘴皮子編程式碼就能實現了。
目前,GitHub 正在試驗 GitHub Copilot Voice 新功能,一個基於語音的互動系統。
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除了編寫程式碼,通過 Copilot Voice,你甚至可以完成:程式碼跳轉、控制 IDE、程式碼總結。
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GitHub 首席執行長 Thomas Dohmke 曾表示,雖然自動補全程式碼已經大大提升開發人員的生產力,而全新的 Copilot X 能將開發人員的生產力提升 10 倍。
「軟體開發的黃金時代已經來到聊天介面。」
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工作效率提升 55%
早在 2 月份,GitHub 曾發佈了個人版和企業版 Copilot 的重大更新。
簡單來說就是,升級之後的 GitHub Copilot 將會具有更高的程式碼品質,以及更快的響應速度。
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自發佈以來,GitHub Copilot 已經為超過一百萬人開發者提供了更強生產力,幫助他們提高了 55% 的編碼速度。
但早在 2022 年 6 月首次推出時,只有 27% 的開發者會選擇使用 GitHub Copilot 生成的程式碼。
如今,這一數字已經上升到了 46%。甚至在 Java 中,達到了 61%。
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研究顯示,在使用 GitHub Copilot 的開發者中,有 90% 表示可以更快地完成任務,其中 73% 的人能夠更好地保持順暢並節省精力。
與此同時,高達 75% 的開發者在使用 Copilot 時感到更有成就感,並且能夠專注於工作。
為了實現這一目標,GitHub 做了如下關鍵技術改進:
將 Copilot 升級為新的 OpenAI Codex 模型,為程式碼合成提供了更好的結果。
通過一種稱為 Fill-In-the-Middle(FIM)的新範式,改進了 GitHub Copilot 給出的程式碼建議。
這種方法不僅會考慮程式碼的前綴,還會利用已知的程式碼後綴,並在中間留出空白讓 GitHub Copilot 來填補。
如此一來,Copilot 就有了更多關於預期程式碼的上下文資訊,以及自己應該如何去和程式的其他部分保持一致。
使用輕量級客戶端模型更新了 VS Code 的 GitHub Copilot 擴展,從而提高了建議程式碼的整體接受率。
現在,GitHub Copilot 通過使用關於使用者上下文的基本資訊(例如,上一個建議是否被接受),將不必要的建議減少了 4.5%
對抗 Copilot,Google Colab 放大招
微軟 Copilot 升級後,Google也不甘示弱。
5 月,Google曾宣佈,Google Colaboratory(Colab)即將加入全新的 AI 編碼功能。
在 PaLM 2 的基礎上,利用大量高品質程式碼資料進行微調之後,全新的「文生程式碼」模型 Codey 就誕生了。
而 Colab 的這些新功能,就是由 Codey 加持的。
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Codey 程式碼生成模型支援 20 多種編碼語言,包括 Go、Google標準 SQL、Java、Javascript、Python 和 Typescript 等。
通過即時的程式碼補全和生成,Codey 可以幫助使用者更快地完成開發工作,同時提升程式碼的品質。
最重要的是,這個模型還專門針對 Python 和 Colab 的各種功能進行了專門最佳化。
看得出來Google為了各位元深度學習應用和 Python 的開發者的使用體驗,真的是很用心了。
微軟和Google的編碼神器,你更鍾意哪個?
參考資料:
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