AI时代到来,Github Copilot问世

以下是GitHub的首席执行官 Thomas 在2022年6月21日,首次将Github Copilot面向个人开发者全面开放的公告。

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什么是 Github Copilot

简单来说就是能帮助程序员提高代码方面的开发效率,完全展示了作为副驾驶员 ( copilot ) 的导航,协助的能力。

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如何使用 Copilot

目前 Github Copilot是收费的😔,对于个人开发用户也是个不小的开销。当然Github Copilot也提供了30天的免费试用体验😊,前提是你需要绑定 信用卡 或者 PayPal

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🎉开通成功后,基于VS Code工具来讲的话。

  • 直接登录已开通绑定的github账号
  • 在扩展市场下载对应的Github Copilot 插件
  • 等待右下角机器人🤖小图标正常显示时就能使用了。

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Copilot 自动化代码生成

简单实现一个案例:点击按钮随机更换背景颜色

button.gif

没错,差不多只有注释部分就是我手动写的部分。其它部分代码均为ai生成。😮虽然代码部分不是特别完美,但是确实能够实现此功能。

html
复制代码
<!-- 生成一个垂直水平居中的按钮 -->
<template>
  <div class="other">
    <div class="btn" @click="changeColor">
      <div class="btn-inner">
        <div class="btn-inner-inner">按钮</div>
      </div>
    </div>
  </div>
</template>
<!-- 给按钮添加一个点击事件,每次点击按钮,背景颜色就会随机改变 -->
<script>
export default {
  data() {
    return {
      color: '#fff'
    }
  },
  methods: {
    changeColor() {
      this.color = '#' + Math.floor(Math.random() * 0xffffff).toString(16)
      // 背景颜色改变
      this.$el.style.backgroundColor = this.color
    }
  }
}
</script>
<!-- 样式部分 -->
<style lang="scss" scoped>
.other {
  width: 100%;
  height: 100%;
  display: flex;
  justify-content: center;
  align-items: center;
  height: 100vh;
  .btn {
    width: 200px;
    height: 50px;
    background: #fff;
    border-radius: 5px;
    box-shadow: 0 0 10px #ccc;
    cursor: pointer;
    user-select: none;
    .btn-inner {
      width: 100%;
      height: 100%;
      display: flex;
      justify-content: center;
      align-items: center;
      .btn-inner-inner {
        font-size: 20px;
      }
    }
  }
}
</style>

注释生成

通过编写注释,根据注释内容自动生成代码。

  • 多用于简单js方法生成
  • 简单的css布局样式等

code1.gif

自动填充生成

Copilot可以结合当前项目上下文,编写时会提前帮你 预测 出你想要的代码。

  • 编写上半段代码,帮你生成下半段代码,节省 55% 的时间;
  • 尤其是在你可能不擅长的领域,这种 预测 方式,可以优先帮你生成代码,然后你再去学习代码。(经常会给人一种意想不到的效果😮)

code2.gif

CopilotChat 聊天机器人

可基于当前项目帮你 分析代码问题,生成代码,优化代码,测试代码等,拥有一个强劲的 在线云助手 (需要梯子加速)

前提是你已经开通了copilot,和copilot chat有绑定的,需要在组织中启用,后续就可以直接使用了。

image.png

1704770992299.jpg

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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