Github Copilot이란 무엇입니까? 모든 사람을위한 AI 쌍 프로그래머

github copilot : AI 프로그래밍 파트너, 효율성 향상을위한 강력한 도구

코어 포인트 :

Github Copilot은 강력한 AI 지원 프로그래밍 도구로 코드 컨텍스트 및 사용자 주석을 기반으로 완전한 코드 제안을 제공하여 개발 효율성을 크게 향상시킵니다. Copilot은 강력한 Codex AI 시스템 (GPT-3 모델)을 기반으로 GitHub 및 OpenAI와 공동으로 개발되었으며 수십억 개의 GitHub 공공 코드에서 교육 데이터가 제공됩니다. 현재 Copilot은 Python, JavaScript 및 Ruby와 같은 언어에 대한 최적화를 제공합니다.

Copilot은 프로그래머를 대체하지는 않지만 프로그래머가 반복적 인 작업을 완료하는 데 도움이되고 복잡한 문제에 대한 솔루션을 제공합니다.

Copilot의 공개 Github 코드 교육은 상업용 AI 제품에서의 공개 코드 사용에 관한 윤리 및 저작권 문제를 제기합니다.
프로그래머 작업의 상당 부분은 코드를 작성하는 데 소비됩니다. 코드 편집기와 같은 도구는 구문 팁, 코드 스 니펫, 제안서를 디버깅 등으로 제공 할 수 있습니다. 그러나 인공 지능 (AI)을 활용하여 더 많은 볼륨을 쓰는 데 도움이되는 도구가 있다면 어떨까요? 그것이 Github Copilot이 목표로하는 일입니다.
• 나는 최근에 트위터를 탐색하고 있었고 공식 Github 계정이 게시 한이 트윗을 보았습니다.
github copilot을 만나십시오 - 당신의 AI 프로그래밍 파트너. [링크] [그림] - github (@github) 2021 년 6 월 29 일 나는 AI가 코드를 작성하는 데 도움이된다는 아이디어에 놀랐으므로 (모든 무거운 리프팅을 수행하더라도) Github Copilot 페이지를 방문했습니다.
• 모든 것을 건너 뛰고 페이지 하단으로 직접 이동하여 테스트 방법을 찾습니다. Github Copilot 기술 미리보기에 등록하도록 사용자에게 전화하는 배너를 보았습니다.
며칠 (또는 몇 주)을 기다린 후 기술 미리보기에 액세스 할 수 있었으며 이제 나에게 AI 쓰기 코드를 가질 수 있습니다.

계속 읽으십시오. Github Copilot이 무엇인지, 내 경험, 그것이 당신에게 어떤 영향을 미칠지, 또는 왜 그렇지 않은지 배우기 위해 계속 읽으십시오.

Copilot이란 무엇입니까?

간단히 말해서, Github Copilot은 편집중인 파일의 주석과 컨텍스트를 기반으로 코드 제안을 제공하는 AI 도구입니다.

Copilot은 Github와 OpenAi (Microsoft에서 강력하게 지원)의 협력 결과입니다. GPT-3 모델을 기반으로하는 Codex라는 새로운 AI 시스템으로 구동됩니다.

gpt-3은 간단한 프롬프트를 기반으로 텍스트 시퀀스를 생성 할 수있는 언어 모델 인 3 세대 생성 사전 상환 변환기를 나타냅니다. Codex는이 모델에서 파생되며, 가장 인기있는 언어 중 일부에서 텍스트뿐만 아니라 코드를 생성 할 수 있습니다.

Copilot은 GitHub의 공개적으로 사용 가능한 저장소에서 수십억 개의 코드 라인으로 교육을 받았으므로 코드 가이 AI 도구를 어느 정도 개선했을 수 있습니다 (나중에 갈 것입니다).

대부분의 프로그래밍 언어를 지원하고 있지만 현재 파이썬, JavaScript, TypeScript, Ruby 및 Go에서 가장 잘 작동합니다.

Github Copilot이 어떻게 작동하는지, 현재로서는 무엇을 할 수 있는지 봅시다.

github copilot 실용 Copilot의 설치는 매우 간단합니다. 기술 미리보기에 액세스 할 수있는 경우 확장 탭에서 VS 코드 확장을 검색하고 활성화하십시오.

그러면 기술 미리보기에 액세스 할 수 있는지 확인할 수 있도록 github 계정에 로그인해야합니다.

현재 Copilot을 사용하는 유일한 방법은 VS 코드에 있으며 Copilot의 페이지에 따라 잠시 동안 계속 될 수 있습니다.

대부분의 예제는 Python을 사용합니다.이 AI 도구는 처리에 매우 적합한 언어 중 하나이기 때문입니다.

코드 제안이 작동하는 방법 GitHub Copilot은 편집중인 파일의 컨텍스트에 따라 여러 가지 제안을 생성합니다. 파일에 쓴 의견과 이전에 쓴 코드를 기반으로 제안을 제공하십시오.

Copilot은 코드 제안을 제공 한 후 사용하라는 메시지가 표시됩니다. 데이터 세트의 평균 값을 계산하는 함수를 만들어 Copilot을 테스트합시다. Copilot에 대한 주석 및 기능 이름 만 제공 할 것입니다.

보시다시피, 회색 텍스트는 Copilot에서 제안합니다. 그러나 첫 번째 제안이 마음에 들지 않으면 ctrl ]

를 사용하여 더 많은 제안을 탐색하거나 ctrl

return

에서 사용할 수 있습니다. 여러 솔루션을 볼 수있는 측면 측면.

인상적이지 않습니까? 그러나 다른 도전을 설정합시다. 이제 Copilot은 사용자가 공간 분리 숫자를 입력 할 수있는 기본 기능을 작성해야합니다. 이 숫자를 분할하고 결과 목록을 compute_average 함수로 전달한 다음 결과를 인쇄해야합니다.

마지막으로, 나는 Coplot에게 실행 입력 지점 를 사용하여 기본 함수를 호출하도록 요청할 것입니다.

이것은 Github Copilot이 내가 제공하는 명령에 따라 기능적 파이썬 스크립트를 작성하는 방법입니다. 물론 코드는 완벽하지 않습니다. 예를 들어, compute_average 함수는

로 단순화 할 수 있지만 전체 결과는 꽤 좋습니다. sum(dataset) / len(dataset) Coplot 사용에 대한 아이디어 Copilot은 매우 흥미로운 도구입니다. 언뜻보기에 코드를 작성하는 것이 매우 즐거웠고 테스트하는 데 몇 시간을 보냈습니다.

인코딩하기 위해 며칠을 사용하면 익숙해지며, 어떤 경우에는 문서 작성 또는 신기술 사용과 같은 유용한 경우에도 실제로 유용합니다.

그러나 완벽하지 않으며 아래에는 프로그래밍 프로젝트를 구축 할 때 존재할 수있는 몇 가지 문제가 나와 있습니다.

슬로우 코드 완료

현재 (Copilot이 여전히 기술 미리보기 단계에 있음을 기억하십시오) 코드 완료는 약간 서투른 일 수 있습니다.

특히 라인 별 제안을 통해 Copilot이 보여주기 전에 솔루션을 입력 할 수있었습니다 (평균 타이핑 속도는 분당 48 단어이며 다른 개발자와 비교하지 않음을 고려할 때).

이것은 인터넷에서 제안을 검색하여 어떤 종류의 지연을 유발할 수 있기 때문에 이해할 수 있습니다. 물론 인터넷 속도에 따라 다릅니다.

또한, Copilot은 일반적으로 더 넓은 완료를 제공하며, 위의 테스트에서 볼 수 있듯이 간단한 기능 방법 (Copilot이있는 서버에서)보다 더 많은 리소스가 필요합니다.

워크 플로 인터럽트 이 초기 단계에서는 중요한 프로젝트를 구축 할 때 사용하는 도구가 아닙니다.

물론, 당신은 Copilot이 언제 도착하도록 제안하는지 알지 못하며, 그들이 도착하는시기는 자동 완성에 의해 산만 해지 기 때문에 워크 플로를 방해 할 수 있습니다.

나는 종종 나에게 제안하는 코드의 모든 부분을 보는 것이 성가신 일이기 때문에 종종 이것을 만납니다. 다행스럽게도 Nat Friedman (Github의 CEO)은 트위터에서이를 해결했으며 Copilot은 코드 제안을 생성하는지 여부를 나타내는 UI를 가질 수 있습니다.

제안 된 코드에는 오류가 있습니다 <il> 때때로 Copilot의 제안은 작동하지 않습니다. Github Copilot 페이지에서 확인했듯이 최고의 코드 완료를 제공하는 것이 가장 좋습니다. 그러나 Copilot에서 제공하는 모든 코드 스 니펫이 완벽하게 작동한다는 의미는 아닙니다. <p> <access> 테크 미리보기에 액세스 할 수 있는지 또는 미래의 독자이든, Copilot을 최대한 활용하려면 최고의 설명서 문자열 및 기능 이름 (위의 코드 스 니펫과 유사)을 제공해야합니다. </access></p> <since> 또한, Copilot은 노출 된 Github 코드 기반을 교육에 사용하므로 이전 라이브러리 또는 모듈의 스 니펫을 사용하는 것이 좋습니다. 따라서 제공하는 모든 큰 코드 덩어리를 확인하십시오. <p> <occur> 의존성은 시간이 지남에 따라 발생할 수 있습니다 <is> Copilot은 매우 강력한 도구이지만 시간이 지남에 따라 의존 할 수 있습니다. </is></occur></p> <having>는 편집자에 직접 스택 오버플로 클라이언트를 갖는 것과 같습니다. 클라이언트는 코드를 이해하고 10 가지 최고의 솔루션을 제공하려고합니다. <p><wrong> 나를 잘못 이해하지 마십시오 : 훌륭하고 시간이 지남에 따라 업계에서 가장 많이 사용되는 도구 중 하나가 될 수 있지만 시간이 지남에 따라 크게 의존하는 데 문제가 될 수 있습니다. 이 작은 세부 사항은 Copilot이 제공 한 일부 결과가 예상되는 것으로 작동하지 않을 수 있다는 사실과 함께 다음과 같은 문제로 이어질 수 있다는 사실과 결합했습니다 ... <p> <suggest> Copilot은 </suggest></p>를 이해하지 못하는 코드를 제안합니다 이전 코드 예제 중 일부에서 볼 수 있듯이 Copilot은 많은 코드를 제안하며 그것이 무엇을하고 있는지 항상 쉽게 이해하기 쉽지는 않습니다. <p> <tem> Coplot이 무거운 작업을 수행하도록 유혹 할 수 있으며, 이는 초보자 (및 고급 개발자)의 학습 과정에 영향을 줄 수 있습니다. 대부분의 경우 코딩에서 가장 중요한 것은 오류 제외이며 Copilot이 제공 한 코드 완료는이 기술의 개발에 영향을 줄 수 있습니다. </tem></p> 이를 피하려면 Copilot에서 제안한 코드를 확인하고 수행중인 작업을 이해하십시오. <p> <is> Copilot은 여전히 ​​많은 실수를 가진 새로운 도구입니다. Github Copilot의 토론 페이지 (기술 미리보기 버전 사용자가 사용할 수 있음)에 일부 게시물을 만들었고 커뮤니티로부터 피드백을 받았습니다. </is></p> <tool> 나는이 도구가 공식적으로 공개되기 전에 이러한 문제의 대부분을 해결할 것이라고 생각합니다. <p> <surround> 복제품 훈련을 둘러싼 논쟁 </surround></p> 우리 모두가 알다시피, Copilot은 공개 Github 코드베이스에 대해 교육을 받았으며, 이로 인해 커뮤니티로부터 약간의 반응이 발생했습니다. 무료 및 오픈 소스 코드가 Copilot을 훈련시키는 데 사용되기 때문에 어떤 사람들은 화를냅니다. <p> 아시다시피, 대부분의 오픈 소스 라이센스 (GNU, BSD, Apache 등)를 사용하면 소프트웨어를 사용, 수정 및 배포 할 수 있습니다. 유일한 조건은 동일한 라이센스를 사용하는 것입니다. 그러나 Copilot은 상용 제품으로 설계되었습니다. </p> <ons> 크리에이티브 커먼즈 (Creative Commons)에서 공개 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련시키는 것은 기본적으로 CC 라이센스의 경우 저작권을 침해하지 않습니다. Nat Friedman은 또한 Twitter 스레드 에서이 주제에 대해 이야기했습니다. <p> 일반적으로 말하기 : (1) 공개 데이터에 대한 ML 시스템을 합리적으로 사용하는 것은 합리적으로 사용됩니다 (2) 출력은 컴파일러와 마찬가지로 연산자에게 속합니다. </p> <ect> 우리는 지적 재산과 인공 지능이 향후 몇 년 동안 전 세계적으로 흥미로운 정책 토론 주제가 될 것으로 기대하며 참여하기를 간절히 바라고 있습니다! <p> <fr> - Nat Friedman (@natfriedman) 2021 년 6 월 29 일 <h2> Copilot (페이지에서 주장하는 것처럼)은 코드 합성기 일 뿐이므로 훈련 세트에서 문자 적 ​​제안을 추출하는 것이 정말 이상합니다. </h2> <still>이 도구는 여전히 기술 미리보기 단계에 있으며 GitHub 코드 기반에서 개인 데이터를 출력 할 수 있지만 공식적으로 릴리스되기 전에이 문제를 해결할 수 있습니다. <p> <another> 다른 AI 코드 완료 도구 인 Tabnine도 GitHub에서 오픈 소스 코드를 사용하여 교육을 받았으므로 여러 번 발생했습니다. </another></p> <is> 초록, AI 모델은 일반적으로 공개 데이터를 사용하여 훈련 될 것으로 여겨집니다. 그러나이 관행에 관한 윤리적 문제는 앞으로 몇 년 동안 강력한 토론 주제가 될 것입니다. <p> <g> 우리는 github copilot을 훈련하고 있습니까? </g></p> <cop> Github Copilot은 끊임없이 코드 스타일을 배우고 우리의 요구를 충족시킬 준비가되어 있습니다. 그러나 다른 사용자의 제안으로 개인 코드를 공유하지 않습니다. 때로는 민감한 정보를 VS 코드에 직접 저장하는 구성 파일을 편집하기 때문에 이것이 매우 중요하다고 생각합니다.이 파일은 다른 파일과 공유되면 끔찍합니다. <p> 반면에 다른 AI 모델과 마찬가지로 Copilot은 사용자로부터 배우고 제안을 수락하거나 거부하는 것과 같은 특정 작업에 대한 원격 측정 데이터가 있음을 잘 알려져 있습니다. 궁금한 점이 있으면 Copilot 원격 측정 페이지를 확인하십시오. </p> <ot> Coplot이 개발자를 대체할까요? <p> <il> 현재, Copilot은 다음과 같습니다. 개발자의 AI 보조원입니다. 나는 그것이 적어도 단기 또는 중기로 개발자를 대체 할 것이라고 생각하지 않습니다. </il></p> <real> 실제 문제를 이해하고, 솔루션을 계획하고, 구축하고, 세상을 보여줄 수 없습니다. 개발자 (및 인간)가 완성하는 데 능숙한 작업. <h2> <future> 아마도 미래에 Github Copilot과 같은 도구는 작업을 훔치는 것이 아니라 개발자 생산성을 향상시켜 프로그래밍 업계에서 게임을 바꿀 것입니다. 우리는 지난 세기부터 개발자 경험을 향상시켜 왔으며 (코드 편집자, 디버깅 도구 등) AI 기술의 부상으로 더 많은 도구를 만들기를 기대할 수 있습니다. </future> </h2> <hum> 인간이 달에 착륙하기 전에 "컴퓨터"는 수동으로 수학적 작업을 수동으로 해결하는 데 매우 능숙한 사람들에게 우리의 이름이었습니다. 오늘날 우리가 알고있는 컴퓨터는 수많은 일자리를 파괴했지만 새로운 일자리를 창출하여 궁극적으로 세계 최대 산업 중 하나를 창출했습니다. <p> <to> copilot 대안 <il> 현재 Copilot은 독특한 기술입니다. 그러나 AI 완료 시스템 만 필요하면 다른 옵션이 있습니다. <p> <has> Copilot은 아직 공개적으로 출시되지 않았으므로 좋아하는 언어로 코딩하려면 더 성숙한 제품이 필요할 수 있습니다. </has></p> 반면에 코딩을 배우기 시작하면 코드 로직을 구현하지 않고도 도움이 될 수 있으므로 이러한 대안을 사용하는 것이 좋습니다. 더 많은 경험이 있으면 Copilot을 AI 프로그래밍 파트너로 사용할 수 있습니다. <p> intellisense <a> 당신이 대 코드 사용자 인 경우, 첫날부터 Intellisense를 사용했을 수 있습니다. 이것은 VS 코드의 기본 코드 완료 시스템이며 사용중인 각 프로그래밍 언어에 대한 지원을 설치할 수 있습니다. 확장자 탭을 시작하고 지원되는 언어를 검색하기 만하면됩니다. </a></p> <p> 카이트 </p> <an> Kite는 거의 모든 인기있는 코드 편집기에 설치할 수있는 AI 코드 완료 서비스입니다. 대부분의 경우 충분한 무료 계획을 제공하며 대부분의 경우 브라우저를 시작하지 않고 Python 문서를 볼 수있는 완전한 기능 사본 (Github Copilot과 달리) 탭이 있습니다. <h2> 불행히도 Kite의 주요 목표는 파이썬이므로 결정을 내리기 전에 Tabnine을 확인하는 것이 좋습니다. </h2> tabnine <p> tabnine (이전 Codota라고도 함)은 수백만 명의 개발자가 사용하는 또 다른 AI 완성 도구입니다. 현재 30 개가 넘는 언어를 지원하며 15 개의 IDE로 설치할 수 있습니다. </p> <p> 흥미롭게도 Tabnine은 Github에서 이용할 수있는 공개 코드를 사용하여 교육을받습니다. Github (GPT-3의 이전 버전)를 사용하여 코드 완성을 생성합니다. Copilot의 기술적 미리보기에 액세스 할 수 없다면 Tabnine이 좋은 대안 일 수 있습니다. </p> <to> 이러한 자동 완성 시스템은 컴퓨터에서 실행되어야한다는 점에 유의해야합니다 (적어도 무료 버전). Colecilot은 원격 서버에서 모든 코드 제안을받습니다. <p> </p> 결론 <impr> AI 도구가 코드를 생성하는 것은 정말 인상적입니다. GitHub는 프로그래머를 대체하기위한 것이 아니라 특히 기능이나 클래스에서 좋은 문서 문자열을 작성하는 것과 같은 반복적 인 인코딩 작업에서 코딩 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다. <p> <some> Copilot을 한동안 사용한 후 몇 가지 문제를 발견했지만 전반적으로 좋은 (완벽하지는 않지만 완벽한) 코드 제안을 제공합니다. 인기있는 코드 문제에 대한 솔루션을 테스트했으며 결과에 매우 만족했습니다. 이를 염두에두고 Copilot은 위에서 언급 한 이유로 완전히 초보자가 사용해야한다고 생각하지 않습니다. </some></p> <very> 프로젝트는 매우 새롭기 때문에 중요한 프로젝트를 구축 할 때 이상적인 파트너는 아니지만 앞으로 가장 일반적으로 사용되는 코딩 도구 중 하나가 될 것입니다. <h2> <of> 아마도 "AI 프로그래밍 파트너"라는 진술은 현실이 아니지만 앞으로 실현 될 것이라고 생각합니다. </of> </h2> <want> 마지막으로, 나는 Copilot 이이 결론을 쓰도록 도와주고 있다는 것을 알고 싶습니다. <p> </p> <p> Github Copilot (FAQ) FAQ <q> (FAQ 부품은 원래 컨텐츠와 매우 복제되어 있기 때문에 여기서 생략됩니다. 중복성을 피하기 위해 핵심 지점을 유지하십시오.) </q></p>. 간단히 말해서,이 의사 원리 기사는 원본 텍스트의 모든 그림을 보유하고 동시에 표현을보다 매끄럽고 자연스럽게 만들 수 있습니다 의사 원리의 목적이 달성되었다. <p></p></want></very></impr></to></an></il></to></p></hum></real></ot></cop></is></still></fr></p></ect></ons></tool></wrong></p></having></since></il>

위 내용은 Github Copilot이란 무엇입니까? 모든 사람을위한 AI 쌍 프로그래머의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!