يوسع GitHub Copilot سوق إنشاء أكواد الذكاء الاصطناعي بخطة عمل جديدة

تقوم GitHub Copilot ، وهي أداة برمجة تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) لتقديم اقتراحات برمجية ، بإصدار خطة عمل جديدة تمكن الشركات الكبيرة التي تضم مئات المطورين من استخدام نموذجها على نطاق واسع.

تمت المعاينة لأول مرة في عام 2021 ، حيث يستخدم Copilot نموذج لغة Codex الكبير (LLM) الخاص بـ OpenAI لتحويل الأوصاف النصية إلى كود مصدر. يمكنه أداء مجموعة من المهام ، من الإكمال التلقائي لسطر من التعليمات البرمجية إلى كتابة كتل كاملة من التعليمات البرمجية. وجدت دراسة أجراها GitHub في عام 2022 أن Copilot ساعد في جعل المطورين أكثر إنتاجية بشكل كبير وأبقهم في التدفق أثناء قيامهم بالتشفير.

ستمكّن الخطة الجديدة GitHub ومالكها Microsoft من توسيع Copilot على نطاق واسع وترسيخ مكانتهما في البرمجة الآلية ، والتي يمكن أن تكون واحدة من أكثر الأسواق ربحًا للذكاء الاصطناعي التوليدي.

أفضل اقتراحات التعليمات البرمجية

أحد الأجزاء المهمة في دورة حياة LLM هو جمع تعليقات المستخدمين وتحديث النماذج. منذ إطلاق Copilot رسميًا ، استخدمت GitHub التعليقات الواردة من ملايين المطورين لتحسين نموذجها ، وزيادة جودة اقتراحات التعليمات البرمجية وتقليل زمن الوصول. وفقًا لأحدث تقرير لـ GitHub ، يكتب Copilot في المتوسط ​​46٪ من التعليمات البرمجية لمستخدمي المطورين ، ارتفاعًا من 27٪ في يونيو 2022.

“مع اقتراحات أكواد أكثر دقة واستجابة ، نشهد معدل قبول أعلى [for code suggestions]، “Shuyin Zhao ، مدير GitHub الأول لإدارة المنتجات ، قال لـ VentureBeat. هذا يعني أن المطورين الذين يستخدمون GitHub Copilot يظلون في التدفق والتشفير بشكل أسرع من ذي قبل – ونتيجة لذلك – [are] أكثر إنتاجية وسعادة. “

سياق حول الكود

أضاف GitHub أيضًا بعض الحيل الجديدة لتحسين تجربة Copilot. واحد منهم هو نموذج جديد يسمى “Fill-in-the-Middle” (FIM) ، والذي يعطي Copilot المزيد من السياق لتحسين اقتراحات الكود.

في السابق ، استخدم Copilot الكود قبل موقع المؤشر الحالي للمستخدم كموجه إدخال لـ LLM. مع FIM ، يستخدم Copilot كلاً من الكود الذي يأتي قبل الموقع الحالي وبعده. لذلك ، على سبيل المثال ، إذا كان أحد المطورين يحاول إدخال كتلة من التعليمات البرمجية في منتصف الملف ، فسيكون لدى Copilot المزيد من السياق حول ما يأتي ليس فقط قبل الكود الذي ينشئه ولكن أيضًا بعده.

قال تشاو: “بدلاً من اعتبار بادئة الكود فقط ، فإنها تعمل أيضًا على رفع اللاحقة لها وتترك فجوة في المنتصف ليملأها مساعد الطيار”. بهذه الطريقة ، لدى Copilot المزيد من السياق حول الكود المقصود وكيف يجب أن يتماشى مع بقية البرنامج. لقد رأينا FIM ينتج باستمرار اقتراحات أكواد عالية الجودة “.

في الوقت نفسه ، طور GitHub استراتيجيات مختلفة للتأكد من أن FIM لا يزيد من زمن انتقال النموذج ، كما قال تشاو.

نهج متعدد النماذج

غالبًا ما يتم تقديم LLM كنظم شاملة يمكنها أداء مهام متعددة دون أي مساعدة خارجية. ولكن من الناحية العملية ، يجب استكمال LLM بأدوات وميزات أخرى لتحسين متانتها.

يستخدم آخر تحديث لـ Copilot نماذج متعددة لمواجهة التحديات المختلفة لإنشاء كود المصدر. يوفر النموذج الخفيف من جانب العميل سياقًا حول سلوك المستخدم وتفضيلاته ، مثل ما إذا كان قد قبل الاقتراح الأخير. تكمل هذه المعلومات السياق الذي توفره التعليمات البرمجية المصدر وتساعد في تقليل الاقتراحات غير المرغوب فيها. لا يتوفر LLM من جانب العميل حاليًا إلا على VS Code ، لكن GitHub تخطط لنشره عبر امتدادات شائعة أخرى.

تقوم LLM أخرى بفحص الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة Copilot من أجل الثغرات الأمنية. كان إنشاء رمز غير آمن أحد الشواغل الرئيسية المتعلقة بمولدات الكود مثل Copilot و Codex. يقترب نظام الذكاء الاصطناعي الثاني هذا من سلوك أدوات التحليل الثابت ويكتشف نقاط الضعف الأساسية مثل حقن SQL ، وحقن المسار ، وإدخال المعلومات الحساسة في الكود.

تكاملات الأمان

تهدف أدوات اختبار أمان التطبيقات الثابتة التقليدية (SAST) إلى مراجعة كود التطبيق بالكامل في مراحل التجميع والبناء دون قيود زمنية. في المقابل ، يهدف مقيِّم كود الذكاء الاصطناعي إلى مراجعة الكتل الصغيرة من التعليمات البرمجية وتقديم ملاحظات في الوقت الفعلي تقريبًا لمنع ظهور الاقتراحات غير الآمنة للمطورين.

قال Zhao: “عند دمجها مع أجهزة مناسبة ونظام أساسي وخدمة استدلال قوي ، يمكننا إنجاز اكتشاف سريع للثغرات الأمنية على أجزاء غير مكتملة من التعليمات البرمجية”. “مع وجود نظامنا في مكانه الصحيح ، لم يعد يتم عرض الأمثلة غير الآمنة للمستخدمين ، ويتم استبدالها باقتراحات دون اكتشاف ثغرات أمنية عند / إذا كانت متوفرة.”

يقول GitHub إن هذا عمل قيد التقدم ، وسيستمر في تحسين نموذج الأمان حيث يقوم المطورون بالإبلاغ عن اقتراحات التعليمات البرمجية الضعيفة التي تم إنشاؤها بواسطة Copilot.

الميزات

يتجاوز الإصدار الجديد من Copilot المطورين الفرديين ويمكّن المؤسسات من الانضمام إلى العديد من المطورين ضمن خطة واحدة. تدعم خطة العمل الجديدة الوصول إلى VPN للشركات وإدارة المقعد المركزية ، بالإضافة إلى تمكين الشركات من استخدام Copilot دون تخزين الكود الخاص بهم على GitHub (على الرغم من أنهم لا يزالون بحاجة إلى حساب GitHub لشراء الخطة). يمكن للمطورين دمج Copilot مع المحرر المفضل لديهم ، بما في ذلك Neovim و JetBrains IDEs و Visual Studio.

بسعر 19 دولارًا شهريًا لكل مقعد ، تكلف خطة العمل ضعف سعر الخطة الفردية تقريبًا. ولكن بالنظر إلى ذلك ، وفقًا لـ GitHub ، يمكن لـ Copilot أن يساعد في تسريع الترميز بنسبة تصل إلى 55٪ ويمكن أن يكون له فوائد ضخمة للشركات.

ستمكّن خطة العمل GitHub من تجربة قنوات نمو ونماذج مبيعات جديدة للشركات الكبيرة التي تضم مئات أو آلاف المطورين. كما ستزود الشركة بتعليقات جديدة لترقية LLM لمشاريع البرمجيات مع فرق كبيرة من المطورين.

“سواء كنت جزءًا من شركة ناشئة أو مؤسسة Fortune 500 ، مطورًا أو طالبًا ، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيصل إلى كل جانب من جوانب تجربة المطور ، ونريد تمكين المطورين أينما كانوا ، في بيئتهم المفضلة وسير العمل” قال. تشاو.