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Was ist GitHub Copilot?
Eine Plattform für Coderepositorys
Ein Modell, das von maschinellem Lernen unterstützt wird.
Ein Assistent für Codierung, unterstützt von OpenAI.
Ein Dienst für Webhosting.
Welche Rolle spielt die Aufforderung bei der effektiven Nutzung von GitHub Copilot?
Generiert sofort Fehlerkorrekturen.
Verbessert die Qualität von Codevorschlägen.
Automatisiert den Codierungsprozess vollständig.
Implementiert die Zusammenarbeit in Echtzeit.
Welche der folgenden Regeln ist ein Prinzip der 4 S-Methode des Prompt Engineering?
Fassen Sie Codeziele präzise zusammen.
Geben Sie Anweisungen explizit und detailliert an.
Optimieren Sie Prozesse für effiziente Codevorschläge.
Vereinfachen Sie die Programmiersprachen für das generelle Verständnis.
Wie verarbeitet GitHub Copilot personenbezogene Daten?
Es speichert alle personenbezogenen Daten für die Zukunft.
Es teilt personenbezogene Daten mit anderen Benutzer*innen für gemeinsame Projekte.
Es verschlüsselt personenbezogene Daten.
Es filtert aktiv personenbezogene Daten aus, um die Privatsphäre der Benutzer*innen zu schützen.
Was ist LoRA bezogen auf die Optimierung von Large Language Models (LLMs)?
Eine Methode, die trainierbare Elemente zu jeder Schicht des vortrainierten Modells ohne vollständige Überarbeitung hinzufügt.
Eine Technologie, die die Kommunikation zwischen verschiedenen Programmiersprachen optimiert.
Eine spezielle Softwarebibliothek, die die Leistung von Copilot verbessert.
Ein neues Programmierparadigma, das ausschließlich von Copilot unterstützt wird.
Wie verwendet Copilot den Kontext, um Codevorschläge bereitzustellen?
Er berücksichtigt nur den von Ihnen bereitgestellten Eingabeaufforderungstext.
Er berücksichtigt den Dateityp, aber nicht den Inhalt der Datei.
Er berücksichtigt den umgebenden Code, den Dateityp und den Inhalt parallel geöffneter Registerkarten im Code-Editor.
Er wählt zufällig den Kontext aus dem Internet aus.
Welche der folgenden Strategien hilft, die Effektivität von Prompts in GitHub Copilot zu verbessern?
Bereitstellen detaillierter kontextbezogener Informationen mit Klarheit.
Die Aufforderung so allgemein wie möglich gestalten.
Formulieren Sie die Eingabeaufforderung lang und detailliert.
Vermeiden von Beispielen in Eingabeaufforderungen, um die Kreativität von Copilot nicht einzuschränken.
Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.
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