Bạn có muốn khai thác sức mạnh của AI mà không gặp bất kỳ hạn chế nào không?
Bạn có muốn tạo hình ảnh AI mà không có bất kỳ biện pháp bảo vệ nào không?
Vậy thì, bạn không thể bỏ lỡ Anakin AI! Hãy cùng giải phóng sức mạnh của AI cho tất cả mọi người!
Vấn đề liệu GitHub Copilot có sử dụng ChatGPT hay không là phức tạp và cần hiểu rõ các công nghệ nền tảng hỗ trợ cho cả hai công cụ này. Ở mức độ cao, câu trả lời là có, nhưng có những sắc thái quan trọng. Cả Copilot và ChatGPT đều được xây dựng dựa trên dòng họ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) do OpenAI phát triển. Tuy nhiên, chúng không chỉ đơn giản là cùng một mô hình hoạt động với các giao diện khác nhau. Copilot được thiết kế và điều chỉnh cho việc tạo và hoàn thiện mã, trong khi ChatGPT là một AI đối thoại đa dụng hơn. Chính xác hơn là nói rằng Copilot sử dụng một mô hình trong gia đình OpenAI mà có liên quan mật thiết đến, và có khả năng phát sinh trực tiếp từ, cùng các kiến trúc nền tảng như ChatGPT. Yếu tố phân biệt nằm ở dữ liệu đào tạo và các mục tiêu tối ưu hóa cụ thể mà mỗi mô hình trải qua. Copilot được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ bao gồm các kho mã nguồn công khai, cho phép nó dự đoán và gợi ý các đoạn mã một cách hiệu quả. ChatGPT, ngược lại, được đào tạo trên một loạt văn bản và mã rộng hơn, tập trung vào khả năng đối thoại và kiến thức chung.
Về cơ bản, mối liên hệ giữa GitHub Copilot và ChatGPT nằm ở nguồn gốc chung của chúng, cụ thể là sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ bởi OpenAI. Ban đầu, ChatGPT dựa vào các kiến trúc GPT-3 và sau đó là GPT-3.5, trước khi chuyển sang GPT-4 mạnh mẽ hơn. GitHub Copilot tận dụng một phiên bản chuyên biệt của các mô hình ngôn ngữ lớn này được điều chỉnh rõ ràng cho việc hiểu và tạo mã. Mặc dù kiến trúc chính xác có thể là một bí mật được giữ kín, nhưng thông tin công khai cho thấy nó được phát sinh từ cùng công nghệ nền tảng. Điều này có nghĩa là những tiến bộ và khả năng được quan sát trong ChatGPT, chẳng hạn như khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn và khả năng tạo ra các đầu ra phức tạp, cũng mang lại lợi ích cho Copilot trong lĩnh vực của nó. Ví dụ, nếu khả năng hiểu các hướng dẫn tinh tế của ChatGPT được cải thiện nhờ các bản cập nhật đối với mô hình nền tảng, Copilot có khả năng hưởng lợi từ sự cải thiện tương tự trong khả năng tạo mã dựa trên bình luận của người dùng hoặc bối cảnh mã hiện có. Nguồn gốc chung này hàm ý việc cập nhật và mở rộng định kỳ các mô hình mà cả Copilot và ChatGPT tận dụng, có nghĩa là khả năng của một công cụ có thể ảnh hưởng tích cực gián tiếp đến khả năng của công cụ kia, tùy thuộc vào cách mà OpenAI lựa chọn chia sẻ những cải tiến và bài học.
Để hiểu thêm về mối quan hệ phức tạp giữa Copilot và ChatGPT, rất quan trọng để xem xét hệ sinh thái lớn hơn của các phát triển của OpenAI và cách chúng lan tỏa đến nhiều ứng dụng khác nhau. OpenAI liên tục làm việc để cải thiện và mở rộng gia đình các mô hình của họ từ GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 đến các phiên bản mới nhất, và những cải tiến này không nhất thiết sẽ giữ lại trong một sản phẩm cụ thể nào đó. Thay vào đó, họ có một động lực tích cực để lan tỏa các bản cập nhật, điều chỉnh và cải tiến đến tất cả các dự án. Khi một mô hình mới, mạnh mẽ hơn được phát triển, OpenAI thường tạo ra các phiên bản chuyên biệt hoặc điều chỉnh các mô hình hiện có cho các nhiệm vụ cụ thể. Quy trình điều chỉnh này liên quan đến việc đào tạo mô hình trên một tập dữ liệu liên quan đến ứng dụng cụ thể và tối ưu hóa nó cho các chỉ số cụ thể cho lĩnh vực đó. Ví dụ, một mô hình để chẩn đoán y tế sẽ được đào tạo trên hồ sơ y tế và tối ưu hóa cho độ chính xác trong việc nhận diện bệnh; tương tự, Copilot được điều chỉnh cho việc lập mã và tối ưu hóa cho độ chính xác của việc hoàn thiện mã. Do đó, trong khi Copilot và ChatGPT có thể ban đầu xuất phát từ cùng một mô hình nền tảng, chúng trải qua các con đường phát triển và tối ưu hóa khác nhau để xuất sắc trong từng lĩnh vực của chúng. Kiến thức mà ChatGPT có, chẳng hạn, về một sự kiện lịch sử nhất định là rất khác so với kiến thức mà Copilot có về các thư viện, hàm và cú pháp mã cụ thể.
Hơn nữa, OpenAI cung cấp một API cho phép các nhà phát triển truy cập vào các mô hình của họ và xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh. GitHub Copilot phụ thuộc nặng nề vào API của OpenAI để thực hiện chức năng cốt lõi của mình là gợi ý hoàn thiện mã. Khi một nhà phát triển gõ mã, bối cảnh xung quanh được gửi đến API của OpenAI, mà sau đó sử dụng mô hình đã đào tạo của nó để dự đoán các dòng mã tiếp theo có khả năng xảy ra nhất. Quyền truy cập API này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh và điều chỉnh các mô hình cho những nhu cầu cụ thể, làm mờ ranh giới giữa các mô hình được sử dụng trên các ứng dụng khác nhau. Cuối cùng, hệ sinh thái liên kết này cho phép OpenAI tận dụng những tiến bộ trong một lĩnh vực để mang lại lợi ích cho những lĩnh vực khác. Khi mô hình cốt lõi của ChatGPT được mở rộng với dữ liệu liên quan đến toán học, vật lý phức tạp hoặc thậm chí lịch sử, Copilot có thể được cải thiện một cách trực tiếp khi xử lý tài liệu, chẳng hạn. Bởi vì lớp API hoạt động như một trung gian, việc tận dụng cùng một sức mạnh thô dễ dàng hơn trong các dự án bên ngoài chính sản phẩm. Điều này có nghĩa là cả GitHub Copilot và ChatGPT đều được lợi theo thời gian khi OpenAI tiếp tục cải thiện các mô hình nền tảng và cách mà mọi người có thể truy cập và tùy chỉnh chúng.
Sự khác biệt chính giữa GitHub Copilot và ChatGPT nằm ở cách mà các mô hình này được điều chỉnh cho các mục đích cụ thể của chúng. Mặc dù chúng có thể chia sẻ một nền tảng liên quan, việc điều chỉnh liên quan đến việc đào tạo thêm mô hình với dữ liệu mới, liên quan, cũng như tinh chỉnh các tham số của mô hình để tối ưu hóa hiệu suất cho các nhiệm vụ cụ thể. Đối với Copilot, điều này có nghĩa là được đào tạo trên hàng tỷ dòng mã từ các kho lưu trữ mã nguồn công khai từ các nền tảng như GitHub. Với việc nhập liệu này, mô hình học các mẫu, quy ước, thực hành tốt nhất và lỗi phổ biến mà một mô hình cơ sở khó có thể hiểu được. Mô hình không chỉ đơn thuần ghi nhớ mã, mà còn học cú pháp, hiểu các mối quan hệ giữa các đoạn mã khác nhau và thậm chí hiểu logic lập trình nói chung.
ChatGPT, ngược lại, được đào tạo trên một tập dữ liệu đa dạng hơn bao gồm nhiều loại văn bản và mã khác nhau. Tập dữ liệu này bao gồm sách, bài viết, trang web và các cuộc hội thoại, không chỉ đơn thuần là lập trình, cho phép nó tạo ra văn bản giống như con người và tham gia vào các cuộc trò chuyện về nhiều chủ đề khác nhau. Mặc dù nó cũng thấy mã, nhưng sự tập trung chính không phải là vào việc tạo mã mà là vào việc hiểu ngôn ngữ chung và tạo ra văn bản sáng tạo. Việc điều chỉnh cũng bao gồm cách mà con người tương tác với phần mềm. Nếu nhiều người dùng sử dụng một số cụm từ hoặc từ khóa nhất định trong engine ChatGPT, nó sẽ ưu tiên chúng hơn các kết quả khác. Nó cũng sẽ trừng phạt hành vi không mong muốn, dẫn đến một hệ sinh thái cá nhân hóa hơn, nhưng cũng có thể khép kín.
Quá trình điều chỉnh cũng ảnh hưởng lớn đến kiến trúc của mô hình. Copilot được tối ưu hóa bằng việc đào tạo chuyên biệt cho việc hoàn thiện mã. Trong khi đó, ChatGPT được tối ưu hóa cho đối thoại. Điều này có nghĩa là Copilot tốt hơn trong việc tạo ra các hoàn thiện mã chính xác, đúng cú pháp và phù hợp với bối cảnh, trong khi ChatGPT tốt hơn trong việc tạo ra văn bản giống như con người và tham gia vào các tương tác đối thoại. Cuối cùng, mức độ tối ưu hóa phân biệt mức độ hữu ích của hai phiên bản phần mềm này cho các ứng dụng khác nhau và tốc độ mà các phiên bản khác nhau tiến hóa.
Việc xem xét các ví dụ thực tế làm nổi bật những khả năng khác biệt của Copilot và ChatGPT. Khi bạn bắt đầu gõ một hàm trong trình soạn thảo mã, Copilot thường có thể dự đoán phần còn lại của hàm, bao gồm các tham số của nó, giá trị trả về, và thậm chí cả chuỗi tài liệu. Ví dụ, nếu bạn gõ phần đầu của một hàm để tính giai thừa của một số, Copilot có thể tự động tạo ra toàn bộ hàm, đầy đủ với việc xử lý lỗi và nhận xét. Tốc độ mà điều này được thực hiện và mức độ quen thuộc với tài liệu liên quan đến mã là một thành tựu quan trọng. Điều này cho thấy sự thông thạo của Copilot về việc tạo mã và khả năng của nó trong việc hiểu bối cảnh của mã đang được viết.
Malgré những khả năng ấn tượng, cả Copilot và ChatGPT đều có những hạn chế. Copilot, theo thiết kế, phụ thuộc vào chất lượng và tính khả dụng của mã trong dữ liệu đào tạo của nó. Điều này có nghĩa là nó có thể gặp khó khăn với các ngôn ngữ lập trình hiếm gặp, các thư viện chuyên biệt hoặc các miền mã có tính chất chuyên biệt cao. Nó cũng có thể đôi khi tạo ra mã không đúng hoặc không an toàn nếu không nhận được yêu cầu rất cụ thể. Nó cũng bị ràng buộc bởi những thiếu sót trong mã mà nó đã được đào tạo.
ChatGPT, mặc dù có khả năng hiểu những điều cơ bản về mã, có thể tạo ra mã không chính xác hoặc vô nghĩa nếu không nhận được hướng dẫn rõ ràng. Ngay cả khi được cung cấp hướng dẫn thích hợp, nó vẫn không phải là một sự thay thế cho một trình biên dịch hoặc IDE thực sự. Sức mạnh thực sự của nó chủ yếu nằm ở việc chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành một ngôn ngữ kỹ thuật hơn mà máy tính có thể hành động dựa trên đó.
Tuy nhiên, nghiên cứu và phát triển liên tục đang không ngừng mở rộng giới hạn của những gì mà những mô hình này có thể làm. OpenAI đang tích cực làm việc để giải quyết những hạn chế này bằng cách mở rộng các tập dữ liệu đào tạo, cải thiện kiến trúc mô hình và phát triển các kỹ thuật mới cho việc điều chỉnh. Khi những mô hình này tiếp tục phát triển, chúng có khả năng trở nên mạnh mẽ và linh hoạt hơn, mở ra những khả năng mới cho tự động hóa và hợp tác giữa con người và máy tính. Khi hai công nghệ này trở nên mạnh mẽ hơn, những lo ngại sẽ dâng lên về sự phụ thuộc của chúng vào các dịch vụ bên ngoài. Nếu internet bị vô hiệu hóa, hoặc nếu API bị hạn chế, liệu phần mềm có vẫn hoạt động như nó được dự định không? Đây là một mối quan tâm lớn đối với hầu hết người dùng.
Việc phát triển và triển khai các công cụ được hỗ trợ bởi AI như Copilot và ChatGPT có những ảnh hưởng đáng kể đến nhiều ngành công nghiệp. Copilot tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cho phép các nhà phát triển tập trung vào những khía cạnh sáng tạo và chiến lược hơn trong công việc của họ. ChatGPT, ngược lại, có thể nâng cao dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp các phản hồi tức thì và cá nhân hóa cho các yêu cầu của khách hàng. Nó cũng có thể được sử dụng để tự động hóa việc tạo nội dung, dịch ngôn ngữ và thậm chí tạo ra các tác phẩm viết sáng tạo. Những tiến bộ này đang thay đổi căn bản cách mà con người làm việc và tương tác với công nghệ.
Các công cụ này cũng đặt ra những thách thức. Bởi vì Copilot phụ thuộc vào các API bên ngoài, có những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật. Nó gửi mã trực tiếp đến đám mây, dẫn đến các công ty lo ngại về việc mã độc quyền bị đánh cắp. Điều này khiến các nhà phát triển phải cẩn thận về việc chia sẻ bất kỳ mã nào là riêng tư, điều này trái ngược với những gì Copilot đang cố gắng đạt được.
Dù những thách thức này, tác động tổng thể mà các công cụ được hỗ trợ bởi AI sẽ mang lại có khả năng biến đổi thế giới. Mọi người sẽ được tiếp cận với các nguồn lực mà trước đây chỉ dành cho những ngành công nghiệp nhất định. Mọi người sẽ có thể tham gia các khóa học về hầu hết mọi chủ đề, học một sở thích mới và bắt đầu dự án phụ của họ với rất ít chi phí đầu tư.
Tóm lại, mối quan hệ giữa GitHub Copilot và ChatGPT là phức tạp và đan xen với nhau. Mặc dù chúng là những công cụ khác nhau phục vụ cho các mục đích khác nhau, nhưng chúng đều chia sẻ chung một nguồn gốc, cả hai đều dựa trên các mô hình trong gia đình các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI. GitHub Copilot là công cụ chuyên biệt nhắm trực tiếp vào lập trình, trong khi ChatGPT là một AI rộng hơn với một số khả năng lập trình. Copilot tận dụng một mô hình có liên quan đến, và có khả năng phát sinh từ, cùng các kiến trúc nền tảng như ChatGPT. Các công cụ này được điều chỉnh cho các nhiệm vụ tương ứng của chúng dựa trên các tập dữ liệu đào tạo riêng biệt. Cuối cùng, cả Copilot và ChatGPT đều là những công cụ mạnh mẽ có thể nâng cao năng suất.
