GitHub Copilot データ
このユニットでは、さまざまな環境、機能、構成に関するデータが GitHub Copilot によってどのように処理されるのかを説明します。
GitHub Copilot コード提案のためのデータ処理
コード エディター内の GitHub Copilot では、基本モデルをトレーニングする上で、提案を示す目的で使用するコードやその他のコンテキストなどのプロンプトを保持しません。 提案を返したら、プロンプトを破棄します。
GitHub Copilot Individual のサブスクライバーは、GitHub とのプロンプトの共有をオプトアウトできます。そうしない場合、それは GitHub の基本モデルを微調整するために使用されます。
GitHub Copilot Chat のためのデータ処理
GitHub Copilot Chat は対話型のプラットフォームとして動作し、開発者は AI アシスタントと会話形式で対話してコーディング支援を受けることができます。 実行される手順は次のとおりですが、コード補完などの他の機能の場合とは異なる可能性があります。
- 書式設定:Copilot では、生成された応答をチャット インターフェイス内で最適に表示できるように細心の注意を払って書式設定します。 読みやすさを向上させるためにコード スニペットが強調表示されます。また、コードに直接統合するためのオプションを含んでいる場合があります。 IDE 内の Copilot Chat ウィンドウに書式設定された応答が、Copilot により表示されるので、提示された情報を簡単に確認して操作できます。
- ユーザー エンゲージメント: フォローアップの質問をしたり、説明を求めたり、追加の入力を行ったりすることで、積極的に応答に関わることができます。 チャット インターフェイスによって会話履歴が保持されるため、その後のやり取りでコンテキストを容易に理解できます。
- データ保有期間: コード エディターの外部で使用される Copilot Chat の場合、GitHub では通常、プロンプト、提案、関連コンテキストを 28 日間保持します。 コード エディター内の Copilot Chat に関する特定の保持ポリシーは、変更される場合があります。
GitHub.com 上の CLI、Mobile、GitHub Copilot Chat でも同様です。
GitHub Copilot Chat でサポートされるプロンプトの種類
GitHub Copilot Chat では、コーディング関連の幅広いプロンプトを処理します。このことは、会話型コーディング アシスタントとして多様性があることを証明しています。 一般的な入力の種類を次に示します。
- 直接の質問: コーディングの概念、ライブラリ、または問題のトラブルシューティングについて具体的な質問をすることができます。 たとえば、「Python でクイックソート アルゴリズムを実装するにはどうすればよいですか?」や「React コンポーネントがレンダリングされないのはどうしてですか?」などです。
- コード関連の要求: コードの生成、変更、または説明を要求できます。 たとえば、「階乗を計算する関数を作成してください」、「コード内でこのエラーを修正してください」、「このコード スニペットを説明してください」などがあります。
- 自由回答式クエリ: 「クリーンなコードを記述するためのベスト プラクティスとは?」または「Python アプリケーションのパフォーマンスを向上させるにはどうすればよいですか?」などの自由回答式の質問を行うことで、コーディングの概念を調べたり、一般的なガイダンスを求めたりすることができます。
- コンテキスト プロンプト: コード スニペットを指定したり、特定のコーディング シナリオを記述したりして、カスタマイズされた支援を求めることができます。 たとえば、「これが私のコードの一部です。改善点を提案してもらえますか?」や「Web アプリケーションを構築中ですが、認証フローについてサポートしてもらえますか?」などです。
Copilot Chat には多様な入力形式を処理する機能があります。これにより、包括的なコーディング コンパニオンとしての有用性が向上します。
制限付きコンテキスト ウィンドウ
GitHub Copilot Chat はプロンプトの理解と応答に優れていますが、コンテキスト ウィンドウの制限を確認することが不可欠です。 これは、提案を生成するためにモデルで同時に処理が可能な、周囲のコードおよびテキストの量を指します。 GitHub Copilot のコンテキスト ウィンドウの範囲は、通常、約 200 から 500 行のコード、または最大数千のトークンです。 この制限は、使用されている Copilot の特定の実装とバージョンによって異なる場合があります。
Copilot Chat は現在、4K トークンのコンテキスト ウィンドウで動作しており、標準的な Copilot と比較して、ユーザー クエリを理解し、応答するために、より広範なスコープを提供します。
このような進歩にもかかわらず、プロンプトを作成する際はコンテキスト ウィンドウの制限に注意する必要があります。 複雑な問題をより小さく焦点を絞ったクエリに分割したり、関連するコード スニペットを提供したりすることで、正確で有用な応答を提供するモデルの能力が大幅に向上します。