GitHub Copilot超越OpenAI模型,支持Claude 3.5和Gemini
GitHub的CEO Thomas Dohmke在GitHub的博客中宣布,基於大型語言模型的編碼助手GitHub Copilot將在未來幾週內從僅使用OpenAI的GPT模型轉向多模型的方式。首先,Anthropic的Claude 3.5 Sonnet將在未來幾週內推出到Copilot Chat的網頁和VS Code界面。Google的Gemini 1.5 Pro則會稍後推出。
此外,GitHub將很快增加對更多OpenAI模型的支持,包括GPT o1-preview和o1-mini,這些模型旨在比GPT-4更擅長高級推理,Copilot一直以來使用的正是GPT-4。開發者將能夠在不同模型之間切換(即使在對話中途),以便根據需求調整模型,而組織則可以選擇團隊成員可以使用的模型。
這種新方法對用戶來說是合理的,因為某些模型在某些語言或任務類型上表現更佳。
「沒有一個模型可以統治所有情況,」Dohmke寫道。「很明顯,AI代碼生成的下一階段不僅將由多模型功能定義,還將由多模型選擇定義。」
這一變革從基於網頁的和VS Code的Copilot Chat界面開始,但不會止步於此。「從Copilot Workspace到多文件編輯、代碼審查、安全自動修復和CLI,我們將很快在GitHub Copilot的多個表面區域和功能中引入多模型選擇,」Dohmke寫道。
GitHub Copilot還將迎來一些額外的變化,包括擴展功能、從VS Code的聊天中一次操控多個文件的能力,以及Xcode支持的預覽。
GitHub Spark承諾自然語言應用開發
除了Copilot的變化外,GitHub還宣布了Spark,一種用於開發應用的自然語言工具。非編程人員將能夠使用一系列自然語言提示來創建簡單應用,而編程人員則可以在開發過程中更精確地調整。在任何一種使用情況下,您都可以採用對話方式,請求更改並在進行中進行迭代,並比較不同的迭代。
像Copilot Chat一樣,GitHub Spark支持來自OpenAI、Google和Anthropic的多個模型。
GitHub Spark正在進行早期預覽階段,但尚未對大多數人開放。那些有興趣嘗試的人可以加入等候名單。
微軟的Copilot會走向多模型嗎?
GitHub Copilot是2021年首批實現廣泛使用的商業AI工具之一,但微軟自此推出了另一個工具,名為Copilot,並在多個其他產品和上下文中使用,將相同的AI助手方法應用於廣泛的產品。
微軟在OpenAI上投入了大量資金,並且像GitHub Copilot一樣,微軟Copilot是基於OpenAI的各種GPT模型構建的。然而,GitHub Copilot轉向多模型的方法引發了人們的猜測,即微軟是否會對其其他針對非開發人員的AI聊天產品採取同樣的做法。
這並不是必然的。微軟在2018年收購了GitHub,但儘管這種合作在某些整合中顯現出來,對外界觀察者來說,這家科技巨頭似乎讓GitHub相當獨立地運行。
多位現任GitHub員工告訴我,公司內部的文化變化令長期團隊成員感到沮喪,他們更喜歡靈活的初創公司方式。
儘管如此,這並不意味著微軟的領導層認為多模型方法對其消費者AI產品的適用性與GitHub一樣好。正如我之前寫的:這對於開發者尤其重要,因為不同的模型在不同的語言上或其他原因上更有效。這種差異對於例如修改電子郵件或Word文檔的用戶來說並不總是那麼明顯。
因此,GitHub的這一舉動並不意味著微軟的AI產品世界會發生變化。但這是一個值得關注的問題。最近有可靠的報告稱,微軟的領導層對OpenAI最近的戲劇性發展感到沮喪。而微軟的大多數競爭對手並未採用多模型,但有些計劃這樣做。例如,蘋果表示將在12月推出iOS 18.2,與OpenAI的ChatGPT進行重大整合——但它也在今年早些時候的開發者大會上表示,它最終希望給用戶選擇其他模型的選擇,例如Google的Gemini來執行相同的任務。
編輯評論
GitHub Copilot的多模型轉型標誌著AI技術的一個重要轉折點。這一策略不僅展示了技術的多樣性和靈活性,還引發了對於AI工具未來發展方向的深思。對開發者而言,能夠根據具體需求選擇合適的模型,無疑提高了開發效率和創造力。然而,這也提出了一個問題,即在未來的開發環境中,是否會出現對模型選擇的過度依賴,從而影響開發者自身的技術判斷和能力。
此外,GitHub的這一舉動是否會影響到微軟其他AI產品的策略,也是值得關注的問題。儘管微軟與OpenAI的緊密合作關係使其在AI領域佔據一席之地,但面對競爭對手的多模型策略挑戰,微軟是否會調整其產品策略,甚至是重新考慮與OpenAI的合作關係,將對整個行業產生深遠影響。
最後,GitHub Spark的推出,讓非編程人員也能參與到應用開發中,這不僅擴大了技術的應用範圍,也可能改變未來的職場技能需求,這一點值得社會各界的關注和探討。隨著技術的進步,如何平衡技術便利與人力技能的發展,將成為一個持續的話題。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。