AI を専門とする記者、エミリア・デイビッドによる記事です。The Verge に入社する前は、テクノロジー、金融、経済の交差点を担当していました。
GitHub は、GPT-4 を搭載したコード補完プラットフォームである Copilot を、コーディング プロジェクトの開始時を含む開発ライフサイクル全体にわたって導入したいと考えています。
同社は、エンジニアや開発者がコードを読み、新しいプロジェクトの開始方法を考えるのに費やす時間を削減することを目的とした新しいサービス、GitHub Copilot Workspace を発表します。Workspace は、一部の開発者向けのテクニカル プレビューでのみ利用可能になりますが、プレビュー終了後は、より大規模な GitHub Copilot プラットフォームに統合されます。
GitHub はブログ記事で、Copilot Workspace は GitHub リポジトリまたはライブラリに統合されると書いています。開発者はプロンプトを通じて、プロジェクトで何をしたいかを Copilot Workspace に説明できます。すると、Copilot Workspace は開始方法に関する提案を提供し、ステップバイステップのプロセスを提供します。ユーザーは提案を編集し、提案に満足したらコードを実行し (または Copilot を使用してコードを完成させることもできます)、プロジェクトを完了できます。
GitHub Next の責任者 Jonathan Carter 氏は The Verge に対し、顧客から、プロジェクトの途中では Copilot が役に立ったが、開始時にはそれほど役に立たなかったという話を聞いたと語っています。しかし、プロジェクトの最初に Copilot を追加することで、開発者は、開始方法を理解するためにコードやその周りのドキュメントを読むよりも、実際にコーディングする時間を増やすことができます。
カーター氏は、Copilot Workspace は、人間が書かれた説明文書を読むよりも速くコードベースをスキャンしてその動作を理解できるため、古いコードのレビューに役立つと述べています。
GitHub の Copilot コード記述および補完機能はリリースされて以来、広く普及し、新しい AI モデルの一般的なベンチマーク スキルとなっています。軽量モデル、またはスキルセットが限定されたモデルのほとんどは、要約、記述タスク、コード補完などの単純なタスクに最適化されています。GitHub の親会社である Microsoft は、コード記述タスクを実行できる Phi-3 という小型モデルをリリースしました。Meta などの企業も、コーディング プロジェクト用の大規模言語モデルのバージョンをリリースしています。
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