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La cuestión de si GitHub Copilot utiliza ChatGPT es compleja y requiere entender las tecnologías subyacentes que alimentan ambas herramientas. A un nivel alto, la respuesta es sí, pero con matices importantes. Tanto Copilot como ChatGPT están construidos sobre la familia de modelos de lenguaje grandes (LLMs) desarrollados por OpenAI. Sin embargo, no son simplemente el mismo modelo ejecutándose con diferentes interfaces. Copilot está diseñado y ajustado específicamente para la generación y finalización de código, mientras que ChatGPT es una IA conversacional de propósito más general. Es más preciso decir que Copilot utiliza un modelo dentro de la familia de OpenAI que está íntimamente relacionado con, y potencialmente derivado de, las mismas arquitecturas fundamentales que ChatGPT. El factor diferenciador radica en los datos de entrenamiento y los objetivos de optimización específicos que cada modelo experimenta. Copilot está entrenado en un massive conjunto de datos de repositorios de código disponibles públicamente, lo que le permite predecir y sugerir fragmentos de código de manera efectiva. ChatGPT, por otro lado, está entrenado en una gama más amplia de texto y código, enfocándose en habilidades conversacionales y conocimiento general.
Fundamentalmente, el vínculo entre GitHub Copilot y ChatGPT radica en su ascendencia compartida, específicamente, la evolución de modelos de lenguaje de OpenAI. ChatGPT inicialmente se basó en las arquitecturas GPT-3 y luego GPT-3.5, antes de migrar a la más poderosa GPT-4. GitHub Copilot aprovecha una versión especializada de estos modelos de lenguaje grandes específicamente adaptados para la comprensión y generación de código. Mientras que la arquitectura exacta puede ser un secreto muy guardado, la información disponible públicamente sugiere que está derivada de la misma tecnología subyacente. Esto significa que los avances y capacidades observados en ChatGPT, como una mejor comprensión del lenguaje natural y la capacidad de generar salidas complejas, también benefician a Copilot en su propio dominio. Por ejemplo, si la capacidad de ChatGPT para entender instrucciones matizadas mejora debido a actualizaciones en el modelo subyacente, Copilot puede beneficiarse potencialmente de una mejora similar en su capacidad para generar código basado en comentarios del usuario o en el contexto de código existente. Esta línea de parentesco compartido implica actualizaciones y expansiones regulares de los modelos que tanto Copilot como ChatGPT aprovechan, lo que significa que las capacidades de una herramienta pueden tener un impacto positivo indirecto en las capacidades de la otra, dependiendo de cómo OpenAI elija compartir mejoras y aprendizajes.
Para entender mejor la intrincada relación entre Copilot y ChatGPT, es crucial examinar el ecosistema más amplio de desarrollos de OpenAI y cómo se distribuyen entre diversas aplicaciones. OpenAI trabaja constantemente en mejorar y expandir su familia de modelos desde GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 hasta las iteraciones más recientes, y estas mejoras no necesariamente permanecen aisladas dentro de un producto específico. En cambio, tienen un impulso activo para difundir actualizaciones, adaptaciones y mejoras a todos los proyectos. Cuando se desarrolla un nuevo modelo más capaz, OpenAI a menudo crea versiones especializadas o ajusta las existentes para tareas específicas. Este proceso de ajuste implica entrenar el modelo en un conjunto de datos relevante para la aplicación específica y optimizarlo para métricas específicas de ese dominio. Por ejemplo, un modelo para diagnóstico médico se entrenaría con registros médicos y se optimizaría para la precisión en la identificación de enfermedades; de manera similar, Copilot se ajusta para la codificación y se optimiza para la corrección en la finalización de código. Por lo tanto, aunque Copilot y ChatGPT puedan derivar inicialmente del mismo modelo fundamental, siguen caminos divergentes de desarrollo y optimización para sobresalir en sus respectivas áreas. El conocimiento que tiene ChatGPT, por ejemplo, sobre un cierto evento histórico, es muy diferente al conocimiento que tiene Copilot sobre bibliotecas, funciones y sintaxis de código específicas.
Además, OpenAI proporciona una API que permite a los desarrolladores acceder a sus modelos y construir aplicaciones personalizadas. GitHub Copilot depende en gran medida de la API de OpenAI para realizar su función principal de sugerir finalizaciones de código. Cuando un desarrollador escribe código, el contexto circundante se envía a la API de OpenAI, que luego utiliza su modelo entrenado para predecir las líneas de código más probables. Este acceso a la API permite a los desarrolladores personalizar y adaptar los modelos según necesidades específicas, lo que difumina aún más las líneas entre los modelos utilizados en diferentes aplicaciones. En última instancia, este ecosistema interconectado permite a OpenAI aprovechar los avances en un dominio para beneficiar a otros. Cuando el modelo central de ChatGPT se expande con datos relacionados con matemáticas, física compleja o incluso historia, Copilot puede mejorar directamente al lidiar, por ejemplo, con documentación. Debido a la capa de API que actúa como intermediaria, es más fácil que el mismo poder bruto se utilice en proyectos fuera del producto central en sí. Esto significa que tanto GitHub Copilot como ChatGPT se benefician con el tiempo a medida que OpenAI continúa mejorando los modelos fundamentales subyacentes y las formas en que las personas pueden acceder y personalizarlos.
La clave diferencia entre GitHub Copilot y ChatGPT radica en cómo se ajustan finamente estos modelos para sus propósitos específicos. Aunque pueden compartir una base relacionada, el ajuste fino implica entrenar aún más el modelo con nuevos datos relevantes, además de refinar los parámetros del modelo para optimizar el rendimiento en tareas particulares. Para Copilot, esto significa entrenar en miles de millones de líneas de repositorios de código accesibles públicamente de plataformas como GitHub. Con esta entrada de datos, el modelo aprende patrones, convenciones, buenas prácticas y errores comunes que serían difíciles de entender para un modelo base. El modelo no solo está memorizando el código, sino que está aprendiendo la sintaxis, entendiendo las relaciones entre diferentes segmentos de código e incluso comprendiendo la lógica de la programación en general.
ChatGPT, por otro lado, está entrenado en un conjunto de datos más diverso que abarca una amplia gama de texto y código. Este conjunto de datos incluye libros, artículos, sitios web y conversaciones, no solo programación, lo que le permite generar texto similar al humano y participar en conversaciones sobre diversos temas. Aunque también ve código, su enfoque principal no está en la generación de código, sino en la comprensión general del lenguaje y la generación de texto creativa. El ajuste fino incluso incluye cómo los humanos interactúan con el software. Si más usuarios utilizan ciertas frases o palabras clave dentro del motor de ChatGPT, dará prioridad a ellas sobre otros resultados. También castigará comportamientos no deseados, lo que lleva a un ecosistema más personalizado, pero también potencialmente cerrado.
El proceso de ajuste fino también influye en gran medida en la arquitectura del modelo. Copilot se optimiza mediante un entrenamiento especializado para la finalización de código. Mientras tanto, ChatGPT está optimizado para la conversación. Esto significa que Copilot es mejor para generar finalizaciones de código precisas, sintácticamente correctas y contextualmente relevantes, mientras que ChatGPT es mejor para generar texto similar al humano y participar en interacciones conversacionales. En última instancia, el grado de optimización diferencia cuán útiles son las dos versiones del software para diferentes aplicaciones y cuán rápido evolucionan las diferentes versiones.
Examinar ejemplos prácticos destaca las capacidades distintas de Copilot y ChatGPT. Cuando comienzas a escribir una función en un editor de código, Copilot a menudo puede predecir el resto de la función, incluidos sus parámetros, valores de retorno e incluso docstrings. Por ejemplo, si escribes el inicio de una función para calcular el factorial de un número, Copilot puede generar automáticamente toda la función, completa con manejo de errores y comentarios. La velocidad con la que se realiza esto, y el nivel de familiaridad con la documentación que rodea al código, es un logro importante. Esto demuestra el dominio de Copilot en la generación de código y su capacidad para entender el contexto del código que se está escribiendo.
A pesar de sus impresionantes capacidades, tanto Copilot como ChatGPT tienen limitaciones. Copilot, por diseño, depende de la calidad y disponibilidad de código en sus datos de entrenamiento. Esto significa que puede tener dificultades con lenguajes de programación poco comunes, bibliotecas nicho o dominios de código altamente especializados. También puede generar a veces código incorrecto o inseguro si no se le proporciona una solicitud muy específica. También está sujeto a sesgos en el código en el que ha sido entrenado.
ChatGPT, aunque es capaz de entender los conceptos básicos del código, puede generar código inexacto o sin sentido si no se le proporcionan instrucciones claras. Incluso cuando se le proporcionan instrucciones adecuadas, aún no es un reemplazo para un compilador o IDE adecuado. Su verdadero poder radica más en traducir lenguaje natural a un lenguaje más técnico en el que una computadora pueda actuar.
Sin embargo, la investigación y el desarrollo en curso están empujando constantemente los límites de lo que estos modelos pueden hacer. OpenAI trabaja activamente en abordar estas limitaciones al expandir los conjuntos de datos de entrenamiento, mejorar las arquitecturas de los modelos y desarrollar nuevas técnicas para el ajuste fino. A medida que estos modelos continúan evolucionando, es probable que se vuelvan aún más poderosos y versátiles, abriendo nuevas posibilidades para la automatización y la colaboración humano-computadora. A medida que las dos tecnologías se vuelven más poderosas, surgirán preocupaciones sobre su dependencia de servicios externos. Si se desactiva la conexión a Internet, o si la API es limitada, ¿seguirán funcionando los softwares como se pretendía? Esta es una preocupación importante para la mayoría de los usuarios.
El desarrollo y la implementación de herramientas impulsadas por IA como Copilot y ChatGPT tienen implicaciones significativas para diversas industrias. Copilot agiliza el desarrollo de software al automatizar tareas repetitivas, lo que permite a los desarrolladores centrarse en aspectos más creativos y estratégicos de su trabajo. ChatGPT, por otro lado, puede mejorar el servicio al cliente al proporcionar respuestas instantáneas y personalizadas a las consultas de los clientes. También puede utilizarse para automatizar la creación de contenido, traducir idiomas e incluso generar piezas de escritura creativa. Estos avances están cambiando fundamentalmente la forma en que las personas trabajan e interactúan con la tecnología.
Estas herramientas presentan desafíos. Dado que Copilot depende de APIs externas, existen preocupaciones de privacidad y seguridad. Envía el código directamente a la nube, lo que lleva a las empresas a preocuparse por el robo de código propietario. Esto hace que los desarrolladores tengan que tener cuidado al compartir cualquier código que sea privado, lo que es contraproducente para lo que Copilot intenta lograr.
A pesar de estos desafíos, es probable que el impacto general de las herramientas impulsadas por IA transforme el mundo. A las personas se les dará acceso a recursos que anteriormente solo eran para ciertas industrias. Las personas podrán tomar cursos sobre casi cualquier tema, aprender un nuevo pasatiempo y comenzar sus proyectos paralelos con muy poca inversión.
En conclusión, la relación entre GitHub Copilot y ChatGPT es compleja e intrincada. Aunque son herramientas distintas que sirven diferentes propósitos, ambas comparten la misma ascendencia, ambas basadas en modelos dentro de la familia de modelos de lenguaje grandes de OpenAI. GitHub Copilot es la herramienta especializada destinada específicamente a la programación, mientras que ChatGPT es una IA más amplia con cierta capacidad de programación. Copilot aprovecha un modelo que está relacionado con, y potencialmente derivado de, las mismas arquitecturas fundamentales que ChatGPT. Las herramientas están ajustadas finamente para sus respectivas tareas basadas en sus conjuntos de datos de entrenamiento individuales. En última instancia, tanto Copilot como ChatGPT son herramientas poderosas que pueden mejorar la productividad.
