GitHub Copilot, Akıllı Kod Yardımcısına Dönüşüyor!

GitHub, Copilot kod tamamlama yeteneklerini geliştirmek için tamamen yeni bir yapay zeka modeli üzerinde çalıştığını duyurdu. Bu güncelleme ile birlikte, Copilot’un önerilerinin daha doğru, daha hızlı ve geliştiriciler için daha cazip hale gelmesi planlanıyor. Yani, Copilot artık yalnızca kod tahmin eden bir araç olmaktan çıkarak, bağlamı anlayan ve akıllı çözümler sunan bir asistana dönüşüyor.

İçindekiler

1 Neden Önemli?

Neden Önemli?

Copilot kod tamamlama araçları, geliştiricilerin özellikle sık tekrar eden kod yazım süreçlerinde önemli ölçüde zaman kazanmasını sağlıyor. Ancak, bu önerilerin her zaman ideal olmadığını da belirtmek gerekiyor. Bazen öneriler alakasız, hatalı veya bağlamdan kopuk olabiliyor. GitHub’ın geliştirdiği yeni model, bu zayıf noktaların üstesinden gelmek amacıyla tasarlandı.

Yeni model, Copilot’un mevcut öneri altyapısıyla entegre edilerek öneri doğruluğunu %12 artırma ve kabul edilen karakter bazlı önerilerde %20 iyileşme gibi hedeflerle tanıtıldı.

Yeni CoPilot Modeli Nasıl Test Edildi?

GitHub ekibi, çeşitli senaryolar üzerinde yeni model adaylarını değerlendirmek için kapsamlı testler gerçekleştirdi.

Farklı kod yapıları, dil çerçeveleri ve bağlam çeşitliliği dikkate alındı.
Önerilerin bağlam uyumluluğu, sözdizimsel uyumluluğu ve geliştiricilerin beklentisiyle örtüşmesi gibi kriterler değerlendirildi.
Kullanıcı kabul oranı, yani öneriyi gerçekten kullanan geliştirici sayısı, önemli bir ölçüt olarak belirlendi.

GitHub, bu testlerin ardından “en dengeli ve gerçek kullanım senaryolarında en faydalı model” olarak belirlendiğini ifade ediyor.

CoPilot Yenilikleri Neler?

Yeni modelin geliştirilmesinde dikkate alınan bazı önemli teknik unsurlar şunlardır:

Derin bağlam kullanımı: Copilot, modelin aldığı girdileri sadece yakınındaki kod satırlarıyla kısıtlamıyor; dosya genelindeki değişken tanımlamaları, import’lar ve diğer kod blokları gibi daha geniş bir bağlamı da göz önünde bulunduruyor.

İnce ayarlama (fine-tuning): Mevcut model üzerine özel eğitim ile yazılım projelerine ve çeşitli dillerdeki tipik yapılara daha uygun hale getiriliyor.

Ağır filtreleme ve değer değerlendirme: Yanlış, alakasız veya güvenlik açısından risk taşıyan öneriler filtrelenirken, modelin öneri olasılıkları puanlanarak en uygun önerilerin öne çıkması sağlanıyor.

GitHub, bu modelin Copilot’un genel öneri işlemi içinde uyumlu bir şekilde çalışacağını ve kullanıcı deneyimine doğrudan katkıda bulunacağını vurguluyor.