数十亿行代码训练,GitHub原生AI代码生成工具上线,网友:要终结编程?目标检测与深度学习关注共 3320字,需浏览 7分钟 ·2021-08-13 00:44 点击左上方蓝字关注我们一个专注于目标检测与深度学习知识分享的公众号编者荐语在实际的项目开发中,优秀的代码自动补全工具可以极大的提升工作效率。然而,传统的 IDE 基本都使用搜索方法进行补全,在一些场景下表现效果不佳。转载自 | 机器之心AI 编程辅助工具 Copilot:微软、OpenAI、GitHub 三家联合打造。GitHub Copilot 是一个 AI 代码合成器,并不是搜索引擎:它提出的绝大多数代码建议都是新生成的,此前从未出现过。简而言之,这就是未来。今日,GitHub 和 OpenAI 联合发布了新的 AI 代码补全工具 GitHub Copilot,并展示了技术预览版。该工具可以在 VS Code 编辑器中自动完成代码片段,这也是 OpenAI 接受微软 10 亿美元投资以来的首个重大成果。目前,GitHub Copilot 项目还只是严格的技术预览版,用户可以在主页注册报名,将有机会访问试用。GitHub Copilot 注册地址:https://github.com/features/copilot/signup对于 GitHub 和 OpenAI 推出的这款全新 AI 代码补全工具,网友们给出了极高的评价。下面这位用户大致可以代表大多数试用者的心声。ta 表示:「我使用 Alpha 版两周了,Copilot 似乎能够准确地知道我接下来要输入的内容,这令我大受震撼。有时它甚至建议我要查找的内容,例如选择随机十六进制随机码的片段或者使用所有常见图像 mime-types 完成数组。此外,Copilot 在处理 React 组件时也特别有用,可以做出非常准确的预测。最后,Copilot 改变了程序员记录自己代码的方式。如果你在实现代码之前编写了非常好的描述性注释,它能够更好地给出正确代码建议,有时甚至可以为你编写整函数。」MSFTResearch 高级研究员 Alex Polozov 更是表示:不夸张的讲,Copilot 将成为本世纪 20 年代排名前三的技术进展!甚至有网友表示:这是要终结编程?不过,虽然使用者对 Copilot 提供的生产力提升赞不绝口,GitHub 也表示:并不是所有使用的代码都经过了漏洞、不安全实践或个人数据的审查。因此,他们也设置了一些过滤器来防止 Copilot 生成攻击性的语言,并可能效果并不完美,需要后续完善。Copilot 背后的技术首先,训练数据上,GitHub Copilot 是在数十亿行公共代码上训练的。从技术角度来看,GitHub Copilot 工具由 OpenAI 开发的全新 AI 系统 OpenAI Codex 提供支持。OpenAI 的联合创始人兼首席技术官 Greg Brockman 说:Codex 是 GPT-3 的后代。OpenAI Codex 在人们如何使用代码方面拥有广泛的知识,并且在代码生成领域显著优于 GPT-3 了,部分原因在于该系统是在包含大量公开源代码的数据集上训练的。更具体地,Codex 的训练集中包含了提取自 GitHub 的 TB(terabyte)级公开可用代码以及英语语言示例。由于是在公开可用源代码和自然语言上训练,Codex 可以同时理解编程语言和人类语言。因此,在整个实现过程中,Copilot 编辑器扩展将开发者的注释和代码发送至 Copilot 服务端,然后使用 Codex 生成和建议单行代码和整个函数。此外,据 OpenAI 的一位代表透露:OpenAI 计划今年夏季推出基于其 API 的 Codex 版本,这样开发者们就可以利用该技术创建自己的 app 了。在具体实现中,GitHub Copilot 从编写的代码中提取上下文,并给出整行代码或整函数的建议。该工具可以帮助开发者快速发现解决问题、编写测试和搜索全新 API 的替代方法,而不需要在网上繁琐地定向搜索答案。另外,使用 GitHub Copilot,开发者始终可以掌控一切,既可以循环查看 Copilot 给出的代码建议,选择接收或者拒绝,并能够手动地编辑这些代码。Copilot 会适应开发者所做的编辑,并适配编码风格。GitHub Copilot 适用于多种框架和语言,但本次展示的技术预览版尤其适用于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 语言。GitHub 认为该工具是结对编程(pair programming)的重大进展,程序员在编写代码时有了一个「虚拟的帮手」,它可以捕捉到程序员的错误,加速开发过程。那么,Copilot 效果如何?最近,Github 针对一组在开源存储库中具有良好测试覆盖率的 Python 函数进行了基准测试,测试团队清除了函数体并要求 GitHub Copilot 填充它们。模型在第一次尝试正确率是 43% ,经过 10 次尝试后,正确率达到了 57%。之后 GitHub Copilot 还将进行多次训练和测试,准确率会进一步提升。下面,我们就看一下 GitHub 给出的具体 demo 展示。Copilot 的补全效果相比于市面上一些编程辅助工具,Copilot 的上下文理解能力要强大得多。无论是在文档字符串、注释、函数名还是代码主体中,Copilot 都能根据编程者已写出的上下文生成匹配的代码。先来看一下 Copilot 的主要功能——代码补全的效果,以 TypeScript 语言为例,给出函数名和参数,Copilot 就能自动补全代码。除了补全函数,Copilot 还能根据注释写出代码。编程者给出一条描述代码逻辑的注释,GitHub Copilot 就能自动生成代码:在编程过程中,有些代码的格式和内容非常相似,重复编写耗时且无聊。现在 GitHub Copilot 能够帮编程者解决这个问题,将简单重复的代码编写部分自动化:在软件开发的过程中,除了编写代码,软件测试也是非常重要的,对一个代码项目起到支撑的作用。导入一个测试包,其余的测试代码 GitHub Copilot 就能够帮开发者完成。在编程中,同一个函数常有多种实现方法,编程者通常会根据代码的实现效果和运行性能选择最合适的方法。编写多种实现需要花费时间和精力,现在使用 GitHub Copilot 一键就能搞定,如下图所示,点击 Next 和 Previous 就能查看多种实现方法,点击 Accept 选中其中一种。今天 GitHub 推出的 Copilot 技术预览版本,还仅限于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 语言。此外,开发团队表示,在努力使其变得更好的同时,GitHub Copilot 补全的代码应该像其他任何代码一样经过仔细审查和测试。这些仍需要人类编程者的监督和优化,但 AI 自动编程的愿景已指日可待。参考链接:https://github.blog/2021-06-29-introducing-github-copilot-ai-pair-programmer/https://news.ycombinator.com/item?id=27676266https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/oaambv/n_github_and_openai_release_copilot_an_ai_pair/https://www.theverge.com/2021/6/29/22555777/github-openai-ai-tool-autocomplete-codeEND双一流大学研究生团队创建,专注于目标检测与深度学习,希望可以将分享变成一种习惯!整理不易,点赞三连↓ 浏览 26点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 数十亿行代码训练,GitHub原生AI代码生成工具上线,网友:要终结编程?肉眼品世界0数十亿行代码训练,GitHub原生AI代码生成工具上线,网友:要终结编程?机器学习实验室0程序员的内卷,一行注释就能生成代码!GitHub原生AI代码生成工具Copilot上线Python客栈0程序员的内卷,一行注释就能生成代码!GitHub原生AI代码生成工具Copilot上线Python技术0数十亿行代码训练!OpenAI升级Codex,直接将书面语言转为计算机代码新智元0数十亿行代码训练!OpenAI升级Codex,直接将书面语言转为计算机代码七月在线实验室0Genio代码生成工具Genio是一个可扩展工具,可以在基于不同的API规范格式的多编程语言APIs中生成代码。它需要Ruby1.9.3及其更高版本。支持的语言:javadotnetphp支持的格式:WADL(--wadlBeanGeneratorBean 代码生成工具BeanGenerator是一个面向开发人员的bean代码生成工具。可以从数据库表直接生成POJObean源代码。未来还会添加从POJO到AS3的bean代码的生成。JAnnocessorJava 代码生成工具JAnnocessor是一个全新的开源框架用于提供强大、灵活易用的处理已注解的Java代码的工具。其主要目的是提供编译时的注解驱动的源码生成。JAnnocessor基于JavaAPT构建,封装了Javwsdl2jsJavaScript 代码生成工具wsdl2js是用来根据WSDL文档生成Javascript代码来调用Web服务的小工具。点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报