GitHub-ը հայտարարեց GitHub Copilot-ի խելացի օգնականի թեստավորման ավարտի մասին, որն ունակ է կոդ գրելիս ստանդարտ կառուցվածքներ ստեղծել: Համակարգը մշակվել է OpenAI նախագծի հետ համատեղ և օգտագործում է OpenAI Codex մեքենայական ուսուցման հարթակը, որը վերապատրաստվել է հանրային GitHub-ի պահոցներում տեղակայված կոդերի մեծ զանգվածի վրա: Ծառայությունն անվճար է հանրաճանաչ բաց կոդով նախագծերի սպասարկողների և ուսանողների համար: Օգտատերերի այլ կատեգորիաների համար GitHub Copilot մուտքը վճարովի է (ամսական $10 կամ տարեկան $100), սակայն անվճար փորձնական մուտքն ապահովվում է 60 օրով։
Կոդի ստեղծումն աջակցվում է Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# և C++ ծրագրավորման լեզուներով՝ օգտագործելով տարբեր շրջանակներ: Մոդուլները հասանելի են GitHub Copilot-ը Neovim, JetBrains IDE-ների, Visual Studio-ի և Visual Studio Code մշակման միջավայրերի հետ ինտեգրելու համար: Դատելով թեստավորման ընթացքում հավաքված հեռաչափությունից՝ ծառայությունը թույլ է տալիս ստեղծել բավականին բարձր որակի կոդ, օրինակ՝ GitHub Copilot-ում առաջարկված առաջարկությունների 26%-ն ընդունվել են մշակողների կողմից այնպես, ինչպես կա:
GitHub Copilot-ը տարբերվում է կոդերի լրացման ավանդական համակարգերից բավականին բարդ կոդի բլոկներ ստեղծելու ունակությամբ, ընդհուպ մինչև պատրաստի գործառույթներ, որոնք սինթեզվում են՝ հաշվի առնելով ներկա համատեքստը: GitHub Copilot-ը հարմարվում է ծրագրավորողի կոդը գրելու ձևին և հաշվի է առնում ծրագրում օգտագործվող API-ներն ու շրջանակները: Օրինակ, եթե մեկնաբանությունում կա JSON կառուցվածքի օրինակ, երբ դուք սկսում եք գործառույթ գրել այս կառուցվածքը վերլուծելու համար, GitHub Copilot-ը կառաջարկի պատրաստի կոդ, և կրկնվող նկարագրությունների սովորական ցուցակներ գրելիս այն կստեղծի մնացածը: պաշտոններ։
GitHub Copilot-ի՝ պատրաստի կոդի բլոկներ ստեղծելու կարողությունը հակասությունների պատճառ է դարձել՝ կապված copyleft լիցենզիաների հնարավոր խախտումների հետ: Մեքենայի ուսուցման մոդելը ձևավորելիս օգտագործվել են իրական կոդով տեքստեր GitHub-ում տեղակայված բաց կոդով նախագծերի պահոցներից: Այս նախագծերից շատերը տրամադրվում են հեղինակային իրավունքի լիցենզիաների ներքո, ինչպիսին է GPL-ը, որը պահանջում է ածանցյալ աշխատանքների ծածկագիրը տարածել համատեղելի լիցենզիայի ներքո: Տեղադրելով գոյություն ունեցող կոդը, ինչպես առաջարկվում է Copilot-ի կողմից, ծրագրավորողները կարող են ակամա խախտել նախագծի լիցենզիան, որից վերցվել է կոդը:
Դեռևս պարզ չէ, թե արդյոք մեքենայական ուսուցման համակարգի կողմից ստեղծված աշխատանքը կարող է ածանցյալ համարվել: Հարցեր են ծագում նաև այն մասին, թե արդյոք մեքենայական ուսուցման մոդելը ենթակա է հեղինակային իրավունքի, և եթե այո, ո՞ւմ են պատկանում այդ իրավունքները և ինչպես են դրանք վերաբերում այն կոդի իրավունքներին, որի վրա կառուցվել է մոդելը:
Մի կողմից, գեներացված բլոկները կարող են կրկնել առկա նախագծերի տեքստային հատվածները, բայց մյուս կողմից՝ համակարգը վերստեղծում է կոդի կառուցվածքը, այլ ոչ թե ինքն պատճենում է կոդը: Համաձայն GitHub-ի ուսումնասիրության՝ Copilot-ի առաջարկը կարող է ներառել 1 նիշից ավելի կոդի հատվածներ: Շատ իրավիճակներում կրկնությունները տեղի են ունենում, երբ Copilot-ը չի կարողանում ճիշտ որոշել համատեքստը կամ առաջարկում է խնդրի ստանդարտ լուծումներ:
Գոյություն ունեցող ծածկագրի փոխարինումը կանխելու համար Copilot-ում ավելացվել է հատուկ զտիչ, որը թույլ չի տալիս խաչմերուկներ գոյություն ունեցող նախագծերի հետ: Կարգավորելիս մշակողը կարող է ակտիվացնել կամ անջատել այս զտիչը իր հայեցողությամբ: Ի թիվս այլ խնդիրների, կա հավանականություն, որ սինթեզված կոդը կարող է կրկնել մոդելի պատրաստման համար օգտագործվող կոդի մեջ առկա սխալներն ու խոցելիությունները:
Source: opennet.ru