GitHub kundige it foltôgjen fan testen fan 'e yntelliginte assistint GitHub Copilot oan, by steat om standertkonstruksjes te generearjen by it skriuwen fan koade. It systeem is ûntwikkele tegearre mei it OpenAI-projekt en brûkt it OpenAI Codex-masine-learplatfoarm, oplaat op in grut oanbod fan boarnekoades hosted yn iepenbiere GitHub-repositories. De tsjinst is fergees foar ûnderhâlders fan populêre iepen boarne-projekten en studinten. Foar oare kategoryen brûkers wurdt tagong ta GitHub Copilot betelle ($ 10 per moanne of $ 100 yn 't jier), mar fergees proeftagong wurdt levere foar 60 dagen.
Koadegeneraasje wurdt stipe yn 'e programmeartalen Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# en C++ mei ferskate kaders. Modules binne beskikber om GitHub Copilot te yntegrearjen mei Neovim, JetBrains IDE's, Visual Studio, en Visual Studio Code ûntwikkelingsomjouwings. Te beoardieljen nei de telemetry sammele tidens testen, lit de tsjinst jo koade fan frij hege kwaliteit generearje - bygelyks, 26% fan 'e oanbefellings foarsteld yn GitHub Copilot waarden akseptearre troch de ûntwikkelders lykas is.
GitHub Copilot ferskilt fan tradisjonele koade foltôging systemen yn syn fermogen om te generearjen frij komplekse koade blokken, oant klearmakke funksjes synthesized rekken hâldend mei de hjoeddeistige kontekst. GitHub Copilot past him oan 'e manier wêrop de ûntwikkelder koade skriuwt en hâldt rekken mei de API's en kaders dy't yn it programma brûkt wurde. Bygelyks, as d'r in foarbyld is fan in JSON-struktuer yn in opmerking, as jo begjinne mei it skriuwen fan in funksje om dizze struktuer te parsearjen, sil GitHub Copilot klearmakke koade oanbiede, en by it skriuwen fan routinelisten fan werhelle beskriuwingen, sil it de oerbleaune generearje posysjes.
GitHub Copilot's fermogen om klearmakke koadeblokken te generearjen hat laat ta kontroversje yn ferbân mei mooglike oertredings fan copyleft-lisinsjes. By it foarmjen fan it masine-learmodel waarden echte boarneteksten fan iepen boarne-projektrepositories op GitHub brûkt. In protte fan dizze projekten wurde levere ûnder copyleft-lisinsjes, lykas de GPL, dy't fereaskje dat de koade fan 'e derivative wurken ferspraat wurde ûnder in kompatibele lisinsje. Troch besteande koade yn te foegjen lykas foarsteld troch Copilot, kinne ûntwikkelders ûnbewust de lisinsje fan it projekt wêrfan de koade liend is, skeine.
It is noch net dúdlik oft wurk generearre troch in masine learsysteem kin wurde beskôge as derivative. Der komme ek fragen oer oft in masine-learenmodel ûnderwurpen is oan auteursrjocht en, as dat sa is, wa't dizze rjochten hat en hoe't se har relatearje oan de rjochten op 'e koade wêrop it model is basearre.
Oan 'e iene kant kinne de generearre blokken tekstpassaazjes fan besteande projekten werhelje, mar oan' e oare kant makket it systeem de struktuer fan 'e koade opnij yn stee fan it kopiearjen fan de koade sels. Neffens in GitHub-stúdzje kin mar 1% fan 'e tiid in Copilot-oanbefelling koadefragmenten befetsje fan besteande projekten dy't langer dan 150 tekens binne. Yn 'e measte situaasjes komme repetysjes foar as Copilot de kontekst net korrekt kin bepale of standertoplossingen foar in probleem biedt.
Om ferfangen fan besteande koade foar te kommen, is in spesjaal filter tafoege oan Copilot dat gjin krusingen mei besteande projekten tastean. By it ynstellen kin de ûntwikkelder dit filter nei eigen goedtinken aktivearje of útskeakelje. Under oare problemen is d'r in mooglikheid dat de synthesisearre koade flaters en kwetsberens kin werhelje dy't oanwêzich binne yn 'e koade dy't brûkt wurdt om it model te trenen.
Boarne: opennet.ru