GitHub Copilot 理论上已经涵盖了。 Amazon Code Whisperer 支持多种语言（Python、Java、JavaScript、TypeScript、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Kotlin、C、C++、Shell Scripting、SQL、Scala），并且还与 AWS -Components 兼容和库优化。 TabbyML 支持 Rust、Python、JavaScript、Typescript、Goland、Ruby 和 Java。 Codeium 支持 70 多种语言。
执照
GitHub Copilot、Amazon Code Whisperer 和 Codeium 是专有许可证，而 TabbyML 使用 MIT 许可证。此外，TabbyML 可以集成到几乎任何模型中，因为它基于 GGUF 兼容模型。
集成
所有四个提供商都提供与各种开发环境的集成。所有这些都支持 Visual Studio (Code) 和 Jetbrain 的 IDE。 TabbyML 和 Codeium 还允许自托管，而 GitHub Copilot 和 Amazon Code Whisperer 不提供此功能。
微调
“微调”是指使现有语言模型适应特定数据集的过程。此过程涉及 高中生邮寄名单 使用公司特定数据对模型进行额外培训，以使其熟悉环境的独特特征和要求。这种方法的主要优点是模型能够更好地理解和解释公司特定的数据、想法和代码。例如，这可以包括理解专有库、代码约定或特定的业务术语。这种量身定制的培训使模型能够获得专业知识，从而能够更有效地处理特定的公司内部信息和结构。因此，这种经过微调的模型可以根据组织的特定数据和需求提高任务的性能和准确性。
提高效率和生产力
了解使用助手如何帮助提高效率和生产力非常重要。为此，GitHub 自己进行了实验。主要是为了推销自己的产品。尽管如此，结果还是非常有趣的。
关于 GitHub Copilot 使用情况的调查结果，来源
以下是 GitHub 一项有关副驾驶对开发人员影响力的调查的摘录。令人着迷的是，开发人员的主要好处与医务人员报告和计费系统的数字化和简化类似。主要好处是消除了单调、重复的任务，这些任务也可能需要对相同信息进行重复的在线研究。这种缓解似乎提高了工作速度，并使人们能够沉浸在高效的工作流程中。这使您可以直接专注于解决令人兴奋的重要问题。
摘自 GitHub 关于 Copilot 影响的调查，来源
GitHub 对两组开发人员进行了一项富有洞察力的实验：一组使用 GitHub Copilot，一组没有使用。尽管使用 Copilot 的开发人员的成功率仅略高于未使用 Copilot 的开发人员的 78%，但研究发现，Copilot 用户解决任务的速度提高了 55%。这一显着差异凸显了此类支持工具在软件开发中可以提供的潜在重要性和附加值。
前景
随着人工智能代码助手的不断改进和完善，软件开发的未来看起来非常光明。这些工具无疑将继续开发更先进、更有用的功能，帮助开发人员更高效地工作并编写更好的代码。应特别注意数据安全和数据保护。随着基于云的服务的日益普及，对自己数据的控制变得越来越重要。 TabbyML 等支持自托管的工具在这一领域可能会变得更加重要。此外，预计未来会出现更多开源替代方案，提供更大的灵活性和控制力。这可能会带来健康的竞争动态，鼓励创新，同时降低用户成本。最终，选择最好的编码助手取决于各个开发人员的具体需求和要求。看到这项技术如何发展以及它将对未来的软件开发产生什么影响仍然令人兴奋。
您想了解更多关于 adesso 世界中令人兴奋的话题吗？那么请看一下我们之前发布的博客文章。