GitHub presento hace pocos dias una nueva función llamada «GitHub Copilot» que debería facilitar la vida de los programadores y como sugiere el nombre de esta función, esta se encarga de revisar el código contigo, es decir que, se ofrece un asistente inteligente capaz de generar construcciones estándar al escribir código.
El sistema fue desarrollado en cooperación con el proyecto OpenAI y utiliza la plataforma de aprendizaje automático OpenAI Codex, entrenada en una gran variedad de códigos fuente alojados en repositorios públicos de GitHub.
Hoy, estamos lanzando una vista previa técnica de GitHub Copilot , un nuevo programador de pares de IA que lo ayuda a escribir mejor código. GitHub Copilot extrae contexto del código en el que está trabajando, sugiriendo líneas completas o funciones completas.
GitHub Copilot se diferencia de los sistemas de finalización de código tradicionales por la capacidad de formar bloques de código bastante complejos, hasta funciones listas para usar sintetizadas teniendo en cuenta el contexto actual. Ya que Copilot es una función de IA que ha aprendido a través de varios millones de líneas de código y reconoce lo que está planeando en función de la definición de una función, etc.
Por ejemplo, si desea crear una función que envíe un tweet, Copilot lo reconocerá y sugerirá el código para toda la función, porque ciertamente hubo suficientes programadores antes que ya han escrito dicha función. Esto es útil porque le ahorra la molestia de buscar ejemplos en otros fragmentos de código.
Ayuda a descubrir rápidamente formas alternativas de resolver problemas, escribir pruebas y explorar nuevas API sin tener que adaptar tediosamente una búsqueda de respuestas en Internet. A medida que escribe, se adapta a la forma en que escribe el código, para ayudarlo a completar su trabajo más rápido.
Otro ejemplo, es si hay un ejemplo de una estructura JSON en el comentario, cuando se comienza a escribir una función para analizar esta estructura, GitHub Copilot ofrecerá un código listo para usar, y cuando el usuario escriba enumeraciones de rutina de descripciones repetidas, formará posiciones restantes.
Con ello podemos entender que GitHub Copilot se adapta a la forma en que un desarrollador escribe código y tiene en cuenta las API y los marcos utilizados en el programa.
Según GitHub, es «significativamente más capaz que generar GPT-3 en la generación de código». Debido a que ha sido entrenado en un conjunto de datos que incluye más código fuente público, OpenAI Codex debería estar más familiarizado con la forma en que los desarrolladores escriben código y poder enviar diseños más precisos.
Para quienes estén interesados en poder probar Copilot, deben saber que se puede integrar en Visual Studio Code como una extensión y va mucho más allá de simplemente completar un comando. La vista previa es compatible oficialmente con generación de código en lenguajes de programación Python, JavaScript, TypeScript, Ruby y Go, pero también puede ayudar con otros lenguajes.
OpenAI Codex tiene un amplio conocimiento de cómo las personas usan el código y es significativamente más capaz que GPT-3 en la generación de código, en parte porque fue entrenado en un conjunto de datos que incluye una concentración mucho mayor de código fuente público.
En el futuro, está previsto ampliar el número de lenguajes y sistemas de desarrollo admitidos. El trabajo del complemento se realiza llamando a un servicio externo que se ejecuta en el lado de GitHub, al que, entre otras cosas, se transfieren los contenidos del archivo editado con el código.
Finalmente vale la pena mencionar que el concepto de algo que en realidad es la finalización automática de código basado en inteligencia artificial no es del todo nuevo, ya que por ejemplo Codota y Tabnine llevan mucho tiempo ofreciendo algo similar, además de que combinaron sus actividades y el mes pasado acordaron Tabnine como marca principal.
Tambien podemos mencionar a Microsoft el cual introdujo recientemente una nueva característica, Power Apps, que utiliza el modelo de lenguaje OpenTI GPT-3 para ayudar a los usuarios a elegir las fórmulas correctas.
Si estás interesado en conocer más al respecto, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.
Fuente: desdelinux