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GitHub Copilot とは何ですか?
コード リポジトリのためのプラットフォーム。
機械学習を利用したモデル。
OpenAI を利用したコーディング用のアシスタント。
Web ホスティング用のサービス。
GitHub Copilot を効果的に利用するうえで、プロンプトはどのような役割を果たしますか?
インスタント バグ修正を生成します。
コード提案の品質が向上します。
コーディング プロセス全体が自動化されます。
リアルタイムのコラボレーションを実装します。
次の規則のうち、プロンプト エンジニアリングの 4 つの S の手法の原則であるものはどれですか?
コードの目標を簡潔に要約する。
命令を明示的かつ詳細に指定する。
効率的なコード提案のためにプロセスを効率化する。
普遍的な理解のためにコーディング言語を簡略化する。
GitHub Copilot は個人データをどのように処理しますか?
将来の参照のためにすべての個人データが保存されます。
コラボレーション プロジェクトのために、個人データを他のユーザーと共有します。
個人データを暗号化します。
ユーザーのプライバシーを保護するために、個人データを積極的に除外します。
大規模言語モデル (LLM) の微調整のコンテキストでの LoRA とは何ですか?
完全な見直しを行わずに、事前トレーニング済みモデルの各レイヤーにトレーニング可能な要素を追加するメソッド。
異なるコーディング言語間の通信を最適化するテクノロジ。
Copilot のパフォーマンスを向上させる特殊なソフトウェア ライブラリ。
Copilot によって排他的にサポートされる新しいプログラミング パラダイム。
Copilot はコードの提案を提供するために、コンテキストをどのように使用しますか?
指定したプロンプト テキストのみが考慮されます。
ファイルの種類は考慮されますが、ファイルの内容は考慮されません。
コード エディターでは、周囲のコード、ファイルの種類、並列で開いているタブの内容が考慮されます。
インターネットからコンテキストをランダムに選択します。
次の戦略のうち、GitHub Copilot でプロンプトの有効性の向上に役立つのはどれですか?
詳細なコンテキスト情報を明確に提供する。
プロンプトを可能な限り汎用的なものにする。
プロンプトを長く詳細に保つ。
プロンプトでは例を避けて、Copilot の創造性を制限しないようにする。
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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