GitHub anunció hoy la disponibilidad general de Copilot Enterprise, la versión de $39 al mes de su herramienta de finalización de código y chatbot centrado en desarrolladores para grandes empresas. Copilot Enterprise incluye todas las funciones del plan Business existente, incluida la indemnización de propiedad intelectual, pero lo amplía con una serie de funciones cruciales para equipos más grandes. Lo más destacado aquí es la capacidad de hacer referencia al código interno y la base de conocimientos de una organización. Copilot ahora también está integrado con el motor de búsqueda Bing de Microsoft (actualmente en versión beta) y pronto, los usuarios también podrán ajustar los modelos de Copilot basándose en el código base existente de un equipo.
Con eso, los nuevos desarrolladores de un equipo pueden, por ejemplo, preguntarle a Copilot cómo implementar una imagen de contenedor en la nube y obtener una respuesta específica para el proceso de su organización. Después de todo, para muchos desarrolladores, no es necesariamente comprender la base del código lo que es un obstáculo para ser productivo al mover empresas, sino comprender los diferentes procesos, aunque Copilot obviamente también puede ayudar a comprender el código.
Muchos equipos ya mantienen su documentación en repositorios de GitHub hoy en día, lo que hace que a Copilot le resulte relativamente fácil razonar sobre ella. De hecho, como me dijo el CEO de GitHub, Thomas Dohmke, dado que GitHub almacena prácticamente todos sus documentos internos en el servicio (y recientemente dio acceso a estas nuevas funciones a todos sus empleados), algunas personas han comenzado a usarlo para preguntas que no son de ingeniería. También, y comencé a preguntarle a Copilot sobre políticas de vacaciones, por ejemplo.
Dohmke me dijo que los clientes habían estado solicitando estas funciones para hacer referencia a información interna desde los primeros días de Copilot. “Muchas de las cosas que los desarrolladores hacen dentro de las organizaciones son diferentes de lo que hacen en casa o en el código abierto, en el sentido de que las organizaciones tienen un proceso o una determinada biblioteca para usar, y muchas de ellas tienen herramientas, sistemas y dependencias internas. que no existen así afuera”, anotó.
En cuanto a la integración de Bing, Dohmke señaló que esto sería útil para preguntarle a Copilot sobre cosas que pueden haber cambiado desde que se entrenó originalmente el modelo (piense en bibliotecas de código abierto o API). Por ahora, esta función solo está disponible en la versión Enterprise y, aunque Dohmke no dijo mucho sobre si llegará también a otras ediciones, no me sorprendería que GitHub llevara esta capacidad a otros niveles en un momento posterior. , también.
Una característica que probablemente seguirá siendo una característica empresarial (en parte debido a su costo asociado) es el ajuste, que se lanzará pronto. «Permitimos que las empresas elijan un conjunto de repositorios en su organización GitHub y luego ajusten el modelo en esos repositorios», explicó Dohmke. «Estamos abstrayendo la complejidad de la IA generativa y realizando ajustes lejos del cliente y permitiéndole aprovechar su base de código para generar un modelo optimizado para él que luego se utiliza en los escenarios de Copilot». Señaló que esto también significa que el modelo no puede estar tan actualizado como cuando se utilizan incrustaciones, habilidades y agentes (como el nuevo agente de Bing). Sostiene que todo esto es complementario y que los clientes que ya están probando esta característica están viendo mejoras significativas. Esto es especialmente cierto para los equipos que trabajan con bases de código en lenguajes que no se usan tan ampliamente como Python y JavaScript, o con bibliotecas internas que realmente no existen fuera de una organización.
Además de hablar sobre el lanzamiento de hoy, también le pregunté a Dohmke sobre su pensamiento de alto nivel sobre hacia dónde se dirige Copilot a continuación. La respuesta es esencialmente “más Copilot en más lugares. Creo que, durante el próximo año, veremos un enfoque cada vez mayor en esa experiencia de extremo a extremo de colocar copilotos donde ya haces el trabajo en lugar de crear un nuevo destino para copiar y pegar cosas allí. Creo que ahí es donde nosotros en GitHub estamos increíblemente entusiasmados con la oportunidad que tenemos al poner Copilot en github.com al tener Copilot disponible en el lugar donde los desarrolladores ya están colaborando, donde ya están construyendo el software del mundo”.
Hablando sobre la tecnología subyacente y hacia dónde se dirige, Dohmke señaló que la función de autocompletar actualmente se ejecuta en GPT 3.5 Turbo. Debido a sus requisitos de latencia, GitHub nunca trasladó ese modelo a GPT 4, pero Dohmke también señaló que el equipo ha actualizado el modelo «más de media docena de veces» desde el lanzamiento de Copilot Business.
Por ahora, no parece que GitHub vaya a seguir el modelo de Google de diferenciar sus niveles de precios por el tamaño de los modelos que impulsan esas experiencias. “Diferentes casos de uso requieren diferentes modelos. Las diferentes optimizaciones (latencia, precisión, calidad del resultado, IA responsable) para cada versión del modelo desempeñan un papel importante para garantizar que el resultado sea ético, conforme y seguro y no genere un código de menor calidad de lo que esperan nuestros clientes. . Continuaremos por ese camino de utilizar los mejores modelos para las diferentes partes de la experiencia Copilot”, dijo Dohmke.