Google запустила бесплатный ИИ-инструмент для написания кода
Google на мероприятии Cloud Next представила новую систему искусственного интеллекта (ИИ) для помощи в написании программного кода под названием Gemini Code Assist.
Инструмент на базе ИИ от Google
Компания Google представила инструмент на базе искусственного интеллекта (ИИ) для помощи в написании программного кода с функцией автозавершения строк под названием Gemini Code Assist. Подробности о новом сервисе появились на сайте компании.
В начале 2024 г. Google предлагала подобные возможности в Duet AI, который был выпущен в 2023 г. В мае 2023 г. компания официально представила Duet AI для разработчиков и операторов безопасности в качестве альтернативы Microsoft Copilot с особым отличием. Тогда компания пообещала перевести сервис с модели Codey на более современную Gemini, что и произошло. ИИ-инструмент будет доступен в виде плагинов для популярных сред разработки, таких как VS Code и JetBrains.
Google, как лидер в области новейших технологий и генеративного ИИ, не может пройти мимо этой тенденции. Сервис Code Assist превосходит свою предыдущую версию и является прямым конкурентом GitHub Copilot Enterprise, а не его базовой версии, известной как GitHub Copilot. Основным преимуществом новинки стало то, что модель Gemini 1.5 Pro, на которой работает Code Assist, имеет контекстное окно в миллион токенов. Это позволяет системе предлагать варианты кода с высокой точностью и анализировать большие фрагменты кода.
На апрель 2024 г. пользователи ИИ-инструмента могут дополнительно настроить его на основе внутренней базы кода компании, однако эта функция пока находится в предварительной версии. Code Assist поддерживает код из различных репозиториев, включая GitLab, GitHub и Atlassian BitBucket, а также проекты, размещенные на нескольких платформах, чего не предлагают конкурирующие ИИ-сервисы. Ознакомиться можно по ссылке.
Компания Google также представила CodeGemma - открытую модель семейства Gemma, настроенную для генерации и редактирования кода. CodeGemma доступна на облачной платформе Vertex AI, ознакомиться можно по ссылке. Google также анонсировала Gemini Cloud Assist, который позволяет генерировать конфигурации архитектуры, адаптированные к потребностям компании, а также диагностировать и выявлять причины проблем.
Другие инструменты
Ранее издание CNews уже сообщало о том, что ИТ-компании начали заменять настоящих программистов новым ИИ, потому что ему не нужно платить. На апрель 2024 г. программы, которые помогут с кодом GitHub Copilot, Codeium, Tabnine, Amazon CodeWisperer, AskCodi.
Разработчики позиционируют Copilot как помощника, который облегчит рутинные задачи. ИИ ищет решения в тысячах проектов на GitHub и предлагает варианты программисту. Человек сможет переложить на машину повторяющуюся работу: например, воспроизведение циклов, мелкие задания вроде несложных отборов данных из баз или специфические функции.
Codeium разрабатывает компания Exafunction, которая специализируется на машинном обучении. Сервис построен на собственных разработках, о которых авторы не распространяются. На официальном сайте указано, что частично в модели используются наработки OpenAI, но процесс обучения индивидуален.
В основе Tabnine лежал ChatGPT второго поколения, но на апрель 2024 г. сервис работает на собственных технологиях, в которые интегрированы наработки GPT-3.5. Нейронная сеть обучается на различных хранилищах, включая GitHub, но заточен под корпоративное использование.
Компания Amazon разрабатывает свой ИИ для написания кода уже несколько лет, а в 2023 г. сделала инструмент доступным для всех желающих. Компания не уточняет, какие конкретно модели использует для обучения CodeWhisperer, но главная особенность – это интеграция с другими инструментами от Amazon.
AskCodi отличается от других продуктов в подборке. Именно этот сервис больше других похож на чат-бот для программистов. Его не обязательно встраивать в редактор кода - ключевые фичи доступны из браузера. Внутри у него механизмы от OpenAI, но разработчики применяют собственные методы обучения.
Научно-техническая революция
По информации журнала SciAlert, научно-техническая революция стимулирует спрос на вычисления. Последние полвека прогресс шел в основном за счет совершенствования железа. Но чипы приближаются к физическому пределу. Для того чтобы не снижать темпы развития, нужно улучшать программный код, повышая производительность вычислений. Требуют оптимизации в том числе базовые алгоритмы, такие как сортировка или хэширование, которые выполняются каждый день триллионы раз. В то же время машинное обучение все чаще используются для улучшения кода, созданного человеком, а также для генерации или улучшения собственного кода, сгенерированного ИИ-инструментами.
Правда, не все согласны с таким пессимистическим сценарием. По крайней мере, если смотреть на текущие возможности автоматической генерации кода в Copilot и ChatGPT, то в нем по-прежнему много ошибок и полностью доверять ему нельзя. Например, по статистике Github, пользователи принимают около 30% кода, который предлагает Copilot. По данным SciAlert, процент принятия растет с увеличением времени использования ИИ-инструментов.