コードの 80% が数秒で生成されます。 AIアーティファクトCopilotがアップグレードされ、5年後には何百万人もの開発者がコードを書けるようになる

コーダー向けAIアーティファクトがまたアップグレードされました！

先ほど、Github は Copilot モデルがアップグレードされ、5 年以内にコードの 80% が自動生成されることを正式に発表しました。

GitHub Copilot はリリースから 2 年も経たないうちに、100 万人以上の開発者が 46% 多くのコードを作成し、コーディング速度を 55% 向上させるのに貢献しました。

このアップグレードでは具体的に何が改善されたのでしょうか?

5年間でコードの80%が自動生成

モデルの改善とコンテキスト フィルタリング機能の強化により、開発者はコードの作成時にニーズに合わせてよりカスタマイズされた提案を得られるようになりました。

そして、ここがポイントです！個人版とエンタープライズ版の両方を、何の負担もなくご利用いただけます。

公式ブログによると、改良された AI モデルは以前の Codex モデルを上回り、開発者にコーディングの提案をより迅速に提供できるとのことです。

OpenAI、Azure AI、GitHub の共同開発により開発された新しいモデルでは、以前のモデルと比較してレイテンシが 13% 削減されます。

これにより、GitHub Copilot は開発者向けのコード提案をこれまでよりも速く生成できるようになり、全体的な作業効率が大幅に向上することが期待されます。

同時に、新しいモデルには、開発者のコ​​ンテキストと使用パターンをより広範囲に考慮した、より洗練されたコンテキスト フィルタリング機能が備わっています。

これにより、ヒントやコードの提案をよりインテリジェントにフィルタリングできるようになり、開発者は自分のニーズに特化した提案を受け取ることができます。

データによれば、コードの承認率が相対的に 6% 増加しており、開発者は退屈なコーディング作業に煩わされることなく、仕事の創造的な側面に集中できるようになっています。

GitHub Copilot は、改良された AI モデルと強化されたコンテキスト フィルタリングを備えたアップグレードにより、開発者により高速でカスタマイズされたコード提案を提供します。

Github は、暗記の手間を省いてくれる第二の脳のようなものです。

GithubのCEOであるトーマス・ドームケ氏も、コードの80%がわずか5年で生成されるだろうと述べている。

また、Copilot のベータ版ではコードの 40% が生成され、開発者のスピードが 55% 向上すると述べました。

次世代コード生成Copilot X

Microsoft が GPT-4 機能を Office 365 に統合した後、GitHub は GPT-4 に基づく新世代のコード生成ツールである Copilot X のリリースを正式に発表しました。

具体的には、Copilot X でサポートされているエクスペリエンスは、Copilot Chat、Copilot for Pull Request、Copilot for Docs、Copilot for CLI です。

これらの新機能はすべて OpenAI の GPT-4 によって実現されています。

速度の遅延のため、コード自動補完ツールは依然として GPT-3 でトレーニングされた GitHub の Codex モデルに基づいていることは注目に値します。

これまで、マイクロソフトは GPT-4 を検索、オフィス、コード作成などのさまざまな実際の生産性向上ツールに統合しており、まさに第 4 次技術革命を開始する力を持っています。

シニア ビッグデータ アーキテクトの Zhu William 氏は、あらゆるものが AI によって駆動される日はそう遠くないと述べています。

OpenAI GPT-4 が 0 から 1 までのプロセスを完了したモデルに過ぎないとすれば、Microsoft はその商用化を大きく前進させたことになります。

今回、Copilot X の発売により、前世代の Copilot の次元が直接的に削減されました。

たとえば、GitHub は開発者のシナリオに重点を置き、VS Code および Visual Studio と統合された GPT-4 ベースのチャット ウィンドウを Copilot に埋め込みます。

Copilot は、開発者が入力したコードの内容を認識してエラー メッセージを表示するだけでなく、コード ブロックの目的を詳細に分析して説明し、ユニット テストを生成することもできます。

デバッグの提案も提供できます。

さらに、Copilot では、コードを書くのにキーボードさえ必要ありません。

必要なのは、コンピューターの前に座って、「Hey、GitHub!」と言って、コードを書き始めることだけです。

現在、GitHub は音声ベースのインタラクション システムである新しい機能、GitHub Copilot Voice を実験しています。

Copilot Voice を使用すると、コードの記述に加えて、コードジャンプ、IDE の制御、コードサマリーも実行できます。

GitHub の CEO である Thomas Dohmke 氏は、自動コード補完によって開発者の生産性が大幅に向上したが、新しい Copilot X では開発者の生産性が 10 倍向上する可能性があると述べました。

「チャットインターフェースにおけるソフトウェア開発の黄金時代が到来しました。」

作業効率が55%向上

2 月に、GitHub は Copilot の個人版とエンタープライズ版の両方にメジャーアップデートをリリースしました。

簡単に言えば、アップグレードされた GitHub Copilot では、コードの品質が向上し、応答速度が速くなります。

GitHub Copilot はリリース以来、100 万人以上の開発者の生産性を向上させ、コード作成速度を 55% 向上させています。

しかし、2022 年 6 月に初めてリリースされた当時、GitHub Copilot によって生成されたコードを使用することを選択した開発者はわずか 27% でした。

現在、その数は46%に増加しています。 Javaでも61%に達します。

調査によると、GitHub Copilot を使用している開発者の 90% がタスクをより速く完了できるようになり、73% がスムーズな作業を維持し、エネルギーを節約できるようになったと回答しています。

同時に、最大 75% の開発者が、Copilot を使用すると達成感が増し、仕事に集中できると感じています。

この目標を達成するために、GitHub は次の重要な技術的改善を行いました。

- AI Codex モデルを更新

Copilot を新しい OpenAI Codex モデルにアップグレードすると、コード合成の結果が得られやすくなります。

- コンテキストの理解の向上

GitHub Copilot によって提供されるコード提案は、Fill-In-the-Middle (FIM) と呼ばれる新しいパラダイムによって改善されました。

このアプローチでは、コード プレフィックスを考慮するだけでなく、既知のコード サフィックスも活用し、GitHub Copilot が埋めるためのギャップを中間に残します。

このようにして、Copilot は、予想されるコードと、それがプログラムの残りの部分とどのように整合されるべきかについて、より多くのコンテキスト情報を得ることができます。

- 軽量クライアントモデル

VS Code の GitHub Copilot 拡張機能を軽量クライアント モデルで更新し、提案されたコードの全体的な承認率を向上させました。

GitHub Copilot は、最後の提案が受け入れられたかどうかなど、ユーザーのコンテキストに関する基本情報を使用することで、不要な提案を 4.5% 削減できるようになりました。

Google ColabがCopilotに挑戦

Microsoft Copilot の実践がアップグレードされた後、Google も負けてはいませんでした。

Google は 5 月に、Google Colaboratory (Colab) に新しい AI コーディング機能がまもなく追加されると発表しました。

PaLM 2をベースに、大量の高品質コードデータを使用して微調整を行った結果、新しい「Vincent Code」モデルCodeyが誕生しました。

Colab のこれらの新機能は Codey によって実現されています。

Codey のコード生成モデルは、Go、Google 標準 SQL、Java、Javascript、Python、Typescript など 20 を超えるコーディング言語をサポートしています。

Codey は、リアルタイムのコード補完と生成を通じて、コードの品質を向上させながらユーザーが開発作業をより速く完了できるように支援します。

最も重要なことは、このモデルは Python と Colab のさまざまな機能に対しても特別に最適化されていることです。

Google がディープラーニング アプリケーションと Python 開発者のユーザー エクスペリエンスに多大な努力を注いできたことがわかります。

どちらのコーディングツールを好みますか？Microsoft と Google のどちらですか？