Los programadores de aquellas empresas que desarrollan software, cuentan desde hace un tiempo con la asistencia de generadores de código basados en inteligencia artificial generativa (GenAI), los cuáles han sido incorporados a las principales herramientas de desarrollo, GitHub entre ellas.

Lo que comenzó como un simple repositorio de código que facilitaba y facilita el trabajo de equipos de desarrolladores sobre un mismo proyecto, ha evolucionado hasta una completa gama de herramientas que facilita en gran medida la vida de los programadores, y que cuenta entre su panoplia de utilidades, con un asistente de GenAI que puede redactar automáticamente el código fuente de determinadas secciones del programa para que, luego, lo revise un desarrollador humano.

Esta funcionalidad, llamada GitHub Copilot, ha utilizado durante mucho tiempo distintos modelos de lenguaje para hacer frente a necesidades variadas en cada desarrollo; la primera versión pública de Copilot se lanzó con Codex, una versión temprana de GPT-3 de OpenAI, específicamente ajustada para tareas de programación.

Por su parte, Copilot Chat se presentó en 2023 con GPT-3.5 y posteriormente con GPT-4. Desde entonces, se han actualizado las versiones base de los modelos múltiples veces, utilizando desde GPT 3.5-turbo hasta GPT 4o y 4o-mini para lidiar con los distintos requisitos de latencia y calidad.

Libertad de elección

A lo largo de este último año se ha experimentado un auge en modelos de lenguaje de alta calidad que destacan en distintas tareas de programación. Es evidente que la próxima fase de generación de código mediante IA no solo estará definida por la funcionalidad multimodelo, sino por la elección multimodelo.

Y, desde GitHub, se comprometen, cómo plataforma abierta que buscan ser, de facilitar a los programadores el desarrollo eligiendo el modelo de lenguaje grande que mejor se adapte a sus necesidades o, simplemente, aquel que prefieran.

Es por ello que GitHub está introduciendo la elección de modelos en GitHub Copilot, con Claude 3.5 Sonnet de Anthropic, Gemini 1.5 Pro de Google y o1-preview y o1-mini de OpenAI.

Estos nuevos modelos se implementarán primero en Copilot Chat, con o1-preview y o1-mini de OpenAI disponibles ahora, Claude 3.5 Sonnet de Anthropic desplegándose progresivamente durante la próxima semana, y Gemini 1.5 Pro de Google en las próximas semanas.

Desde Copilot Workspace hasta la edición de múltiples archivos, revisión de código, corrección de seguridad y la línea de comandos, la opción multimodelo llegará pronto a muchas áreas y funciones de GitHub Copilot, explican desde la misma compañía.

Características de los nuevos modelos

Claude 3.5 Sonnet de Anthropic destaca en tareas de programación a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de software, desde el diseño inicial hasta la corrección de errores, mantenimiento y optimización. Demuestra una alta competencia en tareas complejas y de múltiples pasos, manejando actualizaciones de aplicaciones heredadas, refactorización de código y desarrollo de nuevas funcionalidades.

Los últimos modelos Gemini de Google muestran altas capacidades en escenarios de programación; Gemini 1.5 Pro cuenta con una ventana de contexto de dos millones de tokens y es nativamente multimodal, con la capacidad de procesar código, imágenes, audio, vídeo y texto simultáneamente. También ofrece tiempos de respuesta impresionantes para sugerencias de código, documentación y explicación de código.

Finalmente, o1-preview y o1-mini de OpenAI forman parte de una nueva serie de modelos de IA equipados con capacidades de razonamiento más avanzadas que GPT 4o. Durante la exploración con o1-preview en GitHub Copilot, se encontró que las capacidades de razonamiento del modelo permiten una comprensión más profunda de las restricciones del código y casos límite, produciendo resultados eficientes y de calidad.

Primer vistazo a GitHub Spark

GitHub también ha presentado Spark, la herramienta nativa de IA para construir aplicaciones enteramente en lenguaje natural. Los Sparks son microaplicaciones completamente funcionales que pueden integrar características de IA y fuentes de datos externas sin requerir gestión de recursos en la nube.

Utilizando un ciclo de retroalimentación creativa, los usuarios comienzan con un mensaje inicial, ven vistas previas en vivo de su aplicación mientras se construye, exploran opciones para cada solicitud, y guardan automáticamente versiones de cada iteración para comparar a medida que avanzan.

De esta manera, GitHub facilita el desarrollo de aplicaciones, incluso a aquellos usuarios que no tengan nociones de programación.