GitHub Copilot Enterpriseの一般提供(GA)を開始
Author Thomas Dohmke GitHub史上最も先進的なAIサービスは、組織のナレッジとコードベースに合わせてカスタマイズされ、ソフトウェア開発ライフサイクル全体でGitHub Copilotを利用できます。 GitHub Copilotの公開当初より、お客様から「自社のコードやプロセスに合わせて、GitHub Copilotをカスタマイズして使いたい」という声が寄せられていました。開発者は組織が保有するコードベース固有の問題、バグ、脆弱性を特定して解決ができなければ、製品リリースよりも、問題の解読に多くの時間を費やすことになります。さらに、開発者は一日に数時間しかコードを書いていないことが多く、クリエイティブな仕事をするどころか、終始在り来りな仕事に追われがちです。そのため、組織内のナレッジを活用できず、開発者が創造性を十分に発揮してお客様のために、より多くのものを開発でき
Using GitHub Actions for MLOps & Data Science
EngineeringUsing GitHub Actions for MLOps & Data ScienceBackground Machine Learning Operations (or MLOps) enables Data Scientists to work in a more collaborative fashion, by providing testing, lineage, versioning, and historical information in an automated way. Because the… Background Machine Learning Operations (or MLOps) enables Data Scientists to work in a more collaborative fashion, by provid
生成系AIがもたらす開発ワークフローの変化
GitHub Copilotのような生成系AIコーディングツールの急速な進歩が、ソフトウェア開発現場に打ち寄せる次の波を加速させています。この記事では今、皆さんが知っておくべきことをご紹介します。 コンピューターを計算のためだけに使っていた時代、エンジニアのDouglas Engelbartは、コンピューターを「人類の最も複雑な問題を解決するコラボレーションツール」として捉え直し、「すべてのデモの母」を実施しました。デモの冒頭で、彼は聴衆に「自分の行動に即座に反応するコンピューターがあれば、どれだけの価値を得られるだろうか」と問いかけました。 それと同じ質問を、生成系AIモデルにも投げかけることができます。新しいアイデアのブレインストーミングを行ったり、大きな構想を小さなタスクに分けたり、問題に対する新たな解決策を提案してくれる、反応性に優れた生成系AIコーディングツールがあれば、どれだけ
How GitHub Copilot is getting better at understanding your code
EngineeringProductHow GitHub Copilot is getting better at understanding your codeWith a new Fill-in-the-Middle paradigm, GitHub engineers improved the way GitHub Copilot contextualizes your code. By continuing to develop and test advanced retrieval algorithms, they’re working on making our AI tool even more advanced. To make working with GitHub Copilot feel like a meeting of the minds between deve
Inside GitHub: Working with the LLMs behind GitHub Copilot
EngineeringProductInside GitHub: Working with the LLMs behind GitHub CopilotDevelopers behind GitHub Copilot discuss what it was like to work with OpenAI’s large language model and how it informed the development of Copilot as we know it today. The first time that engineers at GitHub worked with one of OpenAI’s large language models (LLM), they were equal parts excited and astonished. Alireza Goud
GitHub Copilot X：AIを搭載した開発者体験
GitHub Copilotは、チャットや音声インターフェイスの組み込み、Pull Requestのサポート、ドキュメントに関する質問への回答、OpenAIのGPT-4の採用など、よりパーソナライズした開発者体験を提供できるよう進化を遂げています。 GitHubのミッションは常に、時代の先を行くイノベーションを起こし、ソフトウェアで強化された世界で、開発者がより幸せかつ生産的になるために必要なものを提供することです。数年前に大規模言語モデルの実験を開始し、生成系AIはソフトウェア開発の未来を象徴する存在であることがすぐに明らかになりました。GitHubはOpenAIと提携して、GPT-3の子孫であるOpenAIのCodexモデルを使用した世界初の大規模な生成系AI開発ツールとしてGitHub Copilotを開発しました。 GitHub Copilotは、コメントやコードを自動補完すること
GitHub Universe 2022における新発表のすべて
開発者と企業がイノベーションを容易に推進することができる、最も統合された開発者向けプラットフォームを強化するために、私たちがどのような取組みをしているのかご覧ください。 15年前、GitHubを構築するために最初のコード行がコミットされました。それ以来、私たちの目的は、開発者がベストを尽くすために必要なすべてのものをプラットフォームに装備することです。このミッションは、GitHubプラットフォームのすべてのイテレーションを通じて変わっておりません。しかし、私たちの仕事や生活のあらゆる場面でソフトウェアが進歩を続ける中、世界中の人々のためにソフトウェアを実行、維持、構築することは、開発者にとって計り知れない複雑さを生み出します。 私たちは今、転換期を迎えています。新たな開発者体験を提供する時が来ています。 GitHubは、開発者が創造性を発揮し、より幸せになるとともに、人生で最高の仕事をする
調査：GitHub Copilotが開発者の生産性と満足度に与える影響を数値化
約1年前にGitHub Copilotのテクニカルプレビューを開始したとき、私たちはこのツールがソフトウェア開発者の役に立っているのかを明確にしたいと考えていました。アンケートと実験を組み合わせた調査を実施したところ、予想していた回答と予想外の回答の両方が導き出されました。 私たちは日々、より少ない労力でより多くのことを実現するために、ツールを活用したり工程を習慣化したりしています。ソフトウェア開発においては、作業の効率化のために非常に多くのツールとテクノロジーが生み出されており、それらを選択することに疲れを感じるほどになっています。2021年にGitHub Copilotのテクニカルプレビューを開始したとき、私たちは、これによって開発者の生産性が向上するだろうという仮説を立てました。実際、初期のユーザーから「生産性が向上した」という報告がありました。リリースから数か月後、私たちは、定量的
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