GitHub Copilot và ChatGPT là hai công cụ generative AI có thể hỗ trợ các lập trình viên trong việc phát triển ứng dụng.
Copilot, được phát triển bởi GitHub và OpenAI, tập trung đặc biệt vào việc hoàn thiện mã nguồn, cung cấp gợi ý cho các dòng mã hoặc toàn bộ chức năng trực tiếp trong môi trường phát triển tích hợp (IDEs). Nó được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ của OpenAI.
ChatGPT, được phát triển bởi OpenAI và ra mắt vào tháng 11 năm 2022, được truy cập dưới dạng một công cụ riêng biệt và phù hợp hơn để tóm tắt mã phức tạp hoặc tạo một mẫu khởi đầu cho một nhiệm vụ lập trình cụ thể.
Ngoài ra, ChatGPT cũng có thể cung cấp câu trả lời cho một loạt các câu hỏi ngoài các quy trình lập trình thông thường, vì nó được thiết kế cho các tác vụ ngôn ngữ tổng quát. GitHub Copilot tập trung đặc trưng vào hoàn thiện mã nguồn.
“Sự khác biệt chính [giữa hai công cụ này] là tích hợp chặt chẽ của Copilot với Visual Studio Code và việc Copilot được đào tạo trên lượng lớn mã nguồn từ GitHub và những nơi khác,” Giải thích Guido Hoffmann, thành viên kỹ thuật hàng đầu tại Tech Soft 3D.
Người dùng Copilot có thể nhận được sự trợ giúp trực tiếp trong các công cụ phổ biến như Visual Studio, VS Code, Neovim và các IDE của JetBrains. Điều này cũng cho phép nó phân tích một ngữ cảnh mã lớn mà không cần cắt và dán đoạn mã ngắn vào ChatGPT.
Cả hai công cụ đều hứa hẹn làm cho các nhà phát triển trở nên hiệu quả hơn bằng cách tự động viết các đoạn mã nhàm chán và mẫu mã nguồn. GitHub cũng vừa công bố Copilot X như một phiên bản xem trước của tầm nhìn về tương lai. Tầm nhìn này cho thấy kế hoạch kết hợp một số tính năng tốt nhất của Copilot và GPT.
Cả ChatGPT và Copilot đều miễn phí để thử nghiệm. Một gói đăng ký ChatGPT với truy cập vào mô hình ngôn ngữ mới nhất có giá 20 đô la mỗi tháng. Giá Copilot bắt đầu từ 10 đô la mỗi tháng cho cá nhân và 19 đô la mỗi tháng cho doanh nghiệp.
GitHub Copilot vs. ChatGPT: Cách hoạt động
Mặc dù ChatGPT và GitHub Copilot có trải nghiệm và quy trình người dùng riêng biệt, nhưng họ có một số điểm tương đồng về công nghệ cơ bản. Cả hai hệ thống đều sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để tạo ra các phản hồi và gợi ý.
Trong khi LLM của ChatGPT được đào tạo trên dữ liệu ngôn ngữ con người, LLM của GitHub Copilot, được gọi là Codex, được điều chỉnh tinh chỉnh trên một tập dữ liệu lớn về mã nguồn và văn bản ngôn ngữ tự nhiên, Giải thích Nikita Povarov, trưởng nhóm phân tích dữ liệu và máy học (ML) tại JetBrains.
“Quá trình tinh chỉnh này cho phép Codex hiểu cú pháp và cấu trúc của mã nguồn,” Povarov nói.
Dưới đây là phản hồi từ Codex của OpenAI đối với yêu cầu của tác giả:
Đây là phản hồi từ Codex của OpenAI đối với yêu cầu của tác giả.
Ngược lại, ChatGPT là một nền tảng trí tuệ nhân tạo trò chuyện tổng quát sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đáp ứng đầu vào của người dùng. Nó thích hợp hơn cho các nhiệm vụ rộng hơn, phức tạp hơn.
Agur Jõgi, Giám đốc công nghệ tại Pipedrive, một nền tảng CRM, cho biết ứng dụng phát triển phổ biến nhất của ChatGPT là hiểu và viết mã dựa trên mô tả nhiệm vụ. Dưới đây là một ví dụ về ChatGPT giải thích mã được gửi bởi tác giả:
Dưới đây là một ví dụ về ChatGPT giải thích mã được gửi bởi tác giả.
“Tổng thể, Copilot là một công cụ tuyệt vời cho các nhiệm vụ nhanh chóng, chiến thuật và ChatGPT phù hợp hơn cho các nhiệm vụ rộng hơn. Giống như bất kỳ công nghệ mới nào, cả hai đều có những điểm cần cải thiện và sẽ trở nên tốt hơn và phát triển hơn theo thời gian,” Jõgi nói.
So sánh các điểm mạnh và điểm yếu của GitHub Copilot và ChatGPT
Dưới đây là một tổng kết về các điểm mạnh và điểm yếu của các công cụ này.
GitHub Copilot
Điểm mạnh: GitHub Copilot xuất sắc trong việc tạo ra các đoạn mã và gợi ý dựa trên ngữ cảnh của mã đang được viết, Giải thích Jorge Torres, đồng sáng lập và CEO của MindsDB, một nền tảng được thiết kế để phổ biến hóa ML.
Copilot có thể đề xuất các dòng mã, biến và tên chức năng phù hợp với ngữ cảnh của mã, và nó có thể hỗ trợ các đoạn mã chi tiết. GitHub Copilot cũng hoạt động như một trợ lý hoàn thiện mã có thể hoàn thành các tác vụ mà các công cụ hoàn thiện mã thông thường tích hợp vào IDE không thể làm được.
Do đó, nó có thể tiết kiệm thời gian cho các nhà phát triển và giúp họ viết mã hiệu quả hơn. Ngoài ra, GitHub Copilot có thể học từ mã mà các nhà phát triển viết, từ đó cải thiện các gợi ý và độ chính xác theo thời gian.
Một điểm mạnh khác của GitHub Copilot cho việc viết mã là tích hợp vào IDE, giúp nó hiệu quả hơn cho việc viết mã thời gian thực so với ChatGPT và mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn chung cho các lập trình viên, Jogi nói. “Vì nó được nhúng vào hệ sinh thái GitHub, các nhà phát triển có thể sử dụng nó mà không cần chuyển ngữ cảnh hoặc mở các công cụ bổ sung,” ông nói.
Điểm yếu: Nhược điểm của GitHub Copilot bao gồm việc tạo ra các gợi ý mã không chính xác hoặc không hiệu quả, Torres nói. Ngoài ra, nó có thể không phù hợp cho các nhiệm vụ lập trình phức tạp yêu cầu kiến thức và chuyên môn sâu rộng.
ChatGPT
Điểm mạnh: Sức mạnh của ChatGPT là tự động hóa tương tác dịch vụ khách hàng và cung cấp trợ giúp ảo cho các nhiệm vụ khác nhau, Torres nói. Nó cũng có thể tạo ra nội dung dựa trên văn bản, chẳng hạn như bài viết, câu chuyện và tóm tắt, giúp cho việc tạo nội dung trở nên hữu ích.
Povarov cũng thấy ChatGPT hữu ích để tạo ra các phản hồi mã và giải thích các khái niệm mã. Nó cũng phù hợp hơn cho các bên liên quan không chuyên về công nghệ và linh hoạt hơn: Người dùng giao tiếp thông qua giao diện giống như trò chuyện với một trợ giúp viên có thể trả lời bất kỳ câu hỏi nào. Sự linh hoạt này cho phép người dùng làm rõ và tái sắp xếp câu hỏi, dẫn đến các câu trả lời và phân biệt tinh vi hơn.
Jõgi cũng sử dụng ChatGPT để tạo ra các hàm và bài kiểm tra đơn vị để xác minh kết quả. Điều này có thể tối ưu hóa các thực hành phát triển dựa trên kiểm thử.
Điểm yếu: Về mặt nhược điểm, Torres cho rằng ChatGPT có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ phức tạp hoặc kỹ thuật và không luôn tạo ra các phản hồi chính xác hoặc liên quan. Ngoài ra, nó có thể không phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu tương tác thời gian thực, chẳng hạn như trò chơi hoặc giao dịch.
Điểm tương đồng giữa Copilot và ChatGPT
Cả hai công cụ đều tận dụng các LLM GPT của OpenAI để tạo ra kết quả theo các cách khác nhau. Họ cũng đề xuất các con đường khác nhau để cải thiện tất cả các nhiệm vụ ngoài việc chỉ lập trình. Ví dụ, Microsoft đã triển khai một loạt Copilot cho các ứng dụng Office khác nhau và cũng đang tích hợp khả năng ChatGPT vào công cụ tìm kiếm Bing của mình.
“Cả hai đều đại diện cho tương lai của thiết kế trải nghiệm generative AI, nơi các trợ lý được cung cấp sức mạnh bởi AI có thể giúp chúng ta hoàn thành các nhiệm vụ một cách hiệu quả và hiệu quả,” Torres nói. Khi công nghệ AI tiếp tục cải thiện, Torres nói rằng chúng ta sẽ thấy sự phát triển ngày càng phức tạp hơn của các trợ lý cung cấp bởi AI có thể hiểu ngôn ngữ và ngữ cảnh con người một cách chính xác hơn và tạo ra các đầu ra phức tạp và phức tạp hơn.
Nguồn tham khảo: 1