GitHub ha annunciato la disponibilità limitata di modelli fine-tuned per i clienti di Copilot Enterprise. Con i modelli ottimizzati, i clienti possono personalizzare l'esperienza AI in modo che si adatti meglio alle loro specifiche pratiche di codifica e ai linguaggi di programmazione. GitHub ha affermato che questa ottimizzazione migliora la pertinenza e la qualità dei suggerimenti di codice. GitHub ha definito i modelli ottimizzati il "prossimo grande passo avanti nella personalizzazione". I modelli sono addestrati sulla base di codice dell’organizzazione. Inoltre, tengono conto della telemetria su come i propri programmatori utilizzano il suggerimento di Copilot. In questo modo tali modelli riescono a fornire risultati migliori.
Commentando i risultati dell'utilizzo di questi modelli, GitHub ha affermato:"Copilot acquisisce una profonda familiarità con i tuoi moduli, funzioni, linguaggi rari come linguaggi legacy o proprietari e librerie interne, offrendo suggerimenti di codice che non sono solo sintatticamente corretti, ma anche più profondamente allineati con lo stile e gli standard di codifica del tuo team.".
GitHub: nuovi modelli saranno basati sul metodo LoRA
Per realizzare questi modelli, GitHub utilizza un metodo chiamato Low-Rank Approximation (LoRA). Per le organizzazioni, il vantaggio principale di questo metodo è che la formazione è più rapida e conveniente rispetto alle tecniche tradizionali di messa a punto. Il metodo LoRA integra anche informazioni su come il team interagisce con i suggerimenti di Copilot.
Una delle grandi preoccupazioni dell'IA generativa è la raccolta dati. Servizi come Gemini e ChatGPT registrano l'input degli utenti generici per migliorare i loro servizi. Con i modelli messi a punto di GitHub Copilot, l'azienda afferma che la sicurezza dei dati è inclusa. I dati non verranno mai utilizzati per addestrare il modello di un altro cliente, e il proprio modello personalizzato è sempre privato. Questi modelli fine-tuned sono attualmente in fase di beta pubblica limitata. GitHub sta gradualmente inserendo clienti dalla sua lista d'attesa. Gli utenti che desiderano iscriversi possono iscriversi tramite il sito ufficiale dell’azienda.