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O Copilot Enterprise do GitHub agora está disponível por US$ 39 por mês


GitHub anunciou hoje a disponibilidade geral do Copilot Enterprise, a versão de US$ 39/mês de sua ferramenta de complementação de código e chatbot centrado no desenvolvedor para grandes empresas. O Copilot Enterprise inclui todos os recursos do plano Business existente, incluindo indenização de IP, mas estende isso com uma série de recursos cruciais para equipes maiores. O destaque aqui é a capacidade de fazer referência ao código interno e à base de conhecimento de uma organização. O Copilot agora também está integrado ao mecanismo de busca Bing da Microsoft (atualmente em beta) e em breve, os usuários também poderão ajustar os modelos do Copilot com base na base de código existente de uma equipe.

Com isso, novos desenvolvedores de uma equipe podem, por exemplo, perguntar ao Copilot como implantar uma imagem de contêiner na nuvem e obter uma resposta específica para o processo em sua organização. Afinal, para muitos desenvolvedores, não é necessariamente a compreensão da base de código que é um obstáculo para a produtividade ao mudar de empresa, mas a compreensão dos diferentes processos – embora o Copilot também possa obviamente ajudar na compreensão do código.

bing knowledge base

Créditos da imagem: GitHub

Muitas equipes já mantêm sua documentação em repositórios GitHub hoje, tornando relativamente fácil para o Copilot raciocinar sobre ela. Na verdade, como me disse o CEO do GitHub, Thomas Dohmke, como o próprio GitHub armazena praticamente todos os seus documentos internos no serviço – e recentemente deu acesso a esses novos recursos a todos os seus funcionários – algumas pessoas começaram a usá-lo para questões não relacionadas à engenharia, também e comecei a perguntar ao Copilot sobre políticas de férias, por exemplo.

Dohmke me disse que os clientes vinham solicitando esses recursos para fazer referência a informações internas desde os primeiros dias do Copilot. “Muitas das coisas que os desenvolvedores fazem dentro das organizações são diferentes do que fazem em casa ou em código aberto, no sentido de que as organizações têm um processo ou uma determinada biblioteca para usar – e muitos deles têm ferramentas, sistemas e dependências internas. que não existem assim lá fora”, observou.

Quanto à integração com o Bing, Dohmke observou que isso seria útil para perguntar ao Copilot sobre coisas que podem ter mudado desde que o modelo foi originalmente treinado (pense em bibliotecas de código aberto ou APIs). Por enquanto, esse recurso está disponível apenas na versão Enterprise e, embora Dohmke não diga muito sobre se ele chegará a outras edições também, eu não ficaria surpreso se o GitHub trouxesse esse recurso para outras camadas posteriormente. , também.

github copilot bing

Créditos da imagem: GitHub

Um recurso que provavelmente continuará sendo um recurso empresarial – em parte devido ao custo associado – é o ajuste fino, que será lançado em breve. “Permitimos que as empresas escolham um conjunto de repositórios em sua organização GitHub e depois ajustem o modelo nesses repositórios”, explicou Dohmke. “Estamos abstraindo a complexidade da IA ​​generativa e fazendo o ajuste fino do cliente e permitindo que eles aproveitem sua base de código para gerar um modelo otimizado para eles que será usado nos cenários do Copilot.” Ele observou que isso também significa que o modelo não pode ser tão atualizado quanto ao usar embeddings, habilidades e agentes (como o novo agente do Bing). Ele argumenta que tudo isso é complementar, e os clientes que já estão testando esse recurso estão vendo melhorias significativas. Isso é especialmente verdadeiro para equipes que trabalham com bases de código em linguagens que não são tão amplamente utilizadas como Python e JavaScript, ou com bibliotecas internas que realmente não existem fora de uma organização.

Além de falar sobre o lançamento de hoje, também perguntei a Dohmke sobre seu pensamento de alto nível sobre o próximo passo do Copilot. A resposta é essencialmente “mais Copilot em mais lugares. Acho que, no próximo ano, veremos um foco crescente na experiência ponta a ponta de colocar copilotos onde você já faz o trabalho, em vez de criar um novo destino para copiar e colar coisas lá. Acho que é aí que nós do GitHub estamos incrivelmente entusiasmados com a oportunidade que temos ao colocar o Copilot no github.com por ter o Copilot disponível no local onde os desenvolvedores já estão colaborando, onde já estão construindo o software do mundo.”

bing knowledge base

Créditos da imagem: GitHub

Falando sobre a tecnologia subjacente e para onde ela está indo, Dohmke observou que o recurso de preenchimento automático atualmente é executado no GPT 3.5 Turbo. Devido aos seus requisitos de latência, o GitHub nunca mudou esse modelo para GPT 4, mas Dohmke também observou que a equipe atualizou o modelo “mais de meia dúzia de vezes” desde o lançamento do Copilot Business.

A partir de agora, não parece que o GitHub seguirá o modelo do Google de diferenciar seus níveis de preços pelo tamanho dos modelos que potencializam essas experiências. “Diferentes casos de uso exigem modelos diferentes. Diferentes otimizações – latência, precisão, qualidade do resultado, IA responsável – para cada versão do modelo desempenham um grande papel para garantir que o resultado seja ético, compatível e seguro e não gere um código de qualidade inferior ao que nossos clientes esperam . Continuaremos seguindo o caminho de usar os melhores modelos para as diferentes partes da experiência do Copilot”, disse Dohmke.

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