インスピレーションと洞察から生成されました 5 ソースから

はじめに

• GitHub Copilot Chatは、GitHub.comとサポートされているIDE内でコード関連の質問に回答することができます。

• ユーザーの入力プロンプトは、現在表示しているリポジトリの名前や開いているファイルなどのコンテキスト情報と組み合わせて処理されます。

• 大規模な言語モデルがプロンプトを分析し、GitHubに格納されているリポジトリデータを使用して応答を生成します。

• GitHub Copilot Chatは、コーディング関連の質問にのみ対応することを目的としています。

• 生成された応答は、コードの提案や既存のコードの説明の形式をとることができます。

機能と制限 [1]

• GitHub Copilot Chatは、構文、プログラミングの概念、テストケース、デバッグなどの質問に答えることができます。

• コーディング以外の質問には対応していないため、正確な回答が得られない場合があります。

• 大規模な言語モデルを使用しており、特定のプログラミング言語やコーディングスタイルに偏る可能性があります。

• 生成されたコードは常に正確であるとは限らず、ユーザーによる確認とテストが必要です。

• GitHubリポジトリのパブリックコードとの一致を防ぐフィルターを利用しています。

使用方法 [1]

• GitHub Copilot Chatは、IDE内でのコーディング支援を提供します。

• ユーザーは、コードスニペットやプレーンランゲージの形式で質問を入力できます。

• 入力プロンプトは、コンテキスト情報と組み合わせて処理されます。

• 生成された応答は、コードの提案や説明の形式をとることができます。

• ユーザーは、生成された応答を確認し、必要に応じて修正することが推奨されます。

セキュリティとプライバシー [1]

• GitHub Copilot Chatは、セキュリティで保護されたコーディングのベストプラクティスに従うことが推奨されます。

• 生成されたコードは、セキュリティ上の懸念がないことを確認する必要があります。

• コンテンツフィルタリングシステムを使用して、有害なコンテンツを防止します。

• Bing検索統合はベータ版であり、変更される可能性があります。

• GitHub Enterpriseの管理者は、Bingを有効にすることができます。

言語モデル [1]

• GitHub Copilot Chatは、大量のテキストデータでトレーニングされたニューラルネットワークを使用しています。

• 入力プロンプトは、言語モデルによって分析されます。

• 言語モデルは、追加のコンテキストを収集し、応答を生成します。

• 生成された応答は、コードの提案や説明の形式をとることができます。

• 言語モデルは、特定のプログラミング言語やコーディングスタイルに偏る可能性があります。

応答の生成 [1]

• 言語モデルは、入力プロンプトと提供されたコンテキストの分析に基づいて応答を生成します。

• 生成された応答は、コードの提案や既存のコードの説明の形式をとることができます。

• 応答は書式設定され、ユーザーに表示されます。

• 生成された応答は、構文の強調表示やインデントを使用してわかりやすくされます。

• ユーザーは、生成された応答を確認し、正確かつ適切であることを確認する必要があります。

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