人工知能の進化に伴い、私たちの働き方やコミュニケーションのあり方を変える新しいツールの登場を目の当たりにしています。
そんな中、最近注目されているのが「Copilot」と「ChatGPT」というツールです。
技術愛好家たちは、そのユニークな機能や性能から、どちらのツールが優れているか、しばらく議論してきました。
この記事では、その答えを導き出すために、人気の高いCopilotとChatGPTの比較についてご案内します。
その機能、操作方法、そして両者の重要な違いを説明します。
記事の最後には、一部の方にご満足いただける可能性のある妥協案を提示します。
それでは、見ていきましょう！
コパイロットとは？
Copilotは、OpenAIが開発したAI-poweredコーディングアシスタントで、提案、オートコンプリート、コードスニペットの生成によって開発者のコード作成を支援するよう設計されています。
をベースに構築 されています。 GPT-3言語モデル で構築され、様々なオープンソースリポジトリから公開されている膨大な量のコードで学習されます。
コパイロットの仕組みは？
Copilotは、リアルタイムのコーディングアシスタントとして、機械学習により現在のコンテキストとコードパターンを理解し、開発者に役立つアイデアを提供します。
コード内の文章を完成させたり、関数や変数の名前を提案したり、現在のコンテキストに基づいてコードブロック全体を提供することも可能です。
開発者は、提案されたコードスニペットを自分の要求に応じて受け入れたり、修正したりすることができます。
その目的は、コード品質を向上させ、開発者が手作業で入力する時間を減らし、生産性を向上させることです。
コパイロット機能
Copilotの主要コンポーネントは、人工知能ベースのコーディングアシスタント自体で、Visual Studio Codeなどの一般的なIDEと連動して動作する。
Copilotを有効にすると、現在のコーディング環境と開発者の過去の行動に基づいて、提案、オートコンプリート、コード生成などの形でインライン支援を提供します。
Copilotは、ユーザーに以下のような必要不可欠な機能・リソースを提供します：
✅コード提案- 共通のパターンやベストプラクティスに基づき、Copilot はステートメント、関数または変数名、およびコードスニペットの補完を提案します。
✅オートコンプリート- そのオートコンプリート候補は、コーディングをスピードアップします。文脈から、次のコードトークンや関数を予測します。
✅ 全行コード生成 - コンテキストとコーディングに基づき、Copilot はコードの行またはブロックを生成できます。繰り返しのコードや定型的なコードに便利です。
✅言語サポート - CopilotはPython、JavaScript、Go、TypeScript、Ruby、Java、C++などをサポートしています。言語に特化したサジェストからコードを生成します。
✅インタラクティブな体験- 開発者は、ニーズに基づいて、その提案を受け入れたり、修正したり、拒否したりすることができます。このように、開発者はコード生成をコントロールすることができます。
✅コードエディタとの統合- Copilot は Neovim、JetBrains IDE、Visual Studio、および Visual Studio Code と連携し、コーディングワークフローへの統合を簡素化します。
Copilotの機能は期待できそうですが、あくまでもプログラマーをガイドし、アドバイスするためのものであり、エラーのない、または最適なコードを作成することを保証するものではないことを忘れてはいけません。
生成されたコードをレビューして理解することは、その正しさ、セキュリティ、プロジェクト固有の基準への準拠を保証するために不可欠です。
Copilotの価格
Copilotには、フリーミアムと2つのプレミアムの料金プランがあります。
ChatGPTとは？
ChatGPTは、GPT（Generative Pre-trained Transformer）アーキテクチャ、特にGPT-3.5をベースにしたOpenAIの言語モデルです。
このAI-poweredアシスタントは、人間のコミュニケーションに似たテキストで会話形式で応答するようにプログラムされています。自然言語のパターン、文法、文脈を理解するために、多くの多様なインターネットテキストで訓練されています。
ChatGPTは、ユーザーのプロンプトや入力を理解し、応答し、一進一退の会話をすることができます。
また、言語理解や訓練で学習したパターンを活用することで、一貫性のある文脈に適した応答を生成することができます。
ChatGPTはどのような仕組みになっているのですか？
AI 言語モデルであるChatGPTは、 学習データに含まれる以上のリアルタイムの情報や知識にアクセスすることができません。
簡単に言うと、事前に学習させたデータや一般的な知識に頼るタスクに限定さ れるのです。
しかし、ChatGPTは様々なトピックについて、情報提供や質問への回答、会話のシミュレーションを行うことができます。
ChatGPTは素晴らしい回答が得られる反面、不正確な回答や意味不明な回答が得られる可能性もあります。
したがって、特に重要な情報や機密情報を扱う場合には、生成された回答の正確性や信頼性を確認し、検証することが強く推奨されます。
ChatGPTの機能
ChatGPTは言語モデルとして、特別なツールや機能は持っていません。
それでも、さまざまなアプリケーションやプラットフォームに組み込むことで、会話能力を発揮させることができるのです。
ChatGPTと連携した標準的なツールや機能を紹介します：
✅ Chatbot Frameworks- ChatGPTは、Dialogflow、Rasa、Microsoft Bot Frameworkで会話型インタラクションを実現し、会話型フローの構築、ユーザー入力の管理、応答の生成などが可能です。
✅API 統合- OpenAIはChatGPTにアクセスするためのAPI を提供し、開発者はプログラム的にリクエストを送信し、レスポンスを受け取ることができます。開発者は、ChatGPTAPI をアプリケーションに統合することで、チャットベースのユーザーインタラクションを実現できます。
✅自然言語理解 (NLU ) - ChatGPT、NLUツール、spaCy、NLTK、Stanfordなどのライブラリを使用して、NLP 、ユーザー入力の前処理と理解に使用することができます。NLUのプロセスでは、ユーザーのクエリから、意図やエンティティなどの重要な情報を抽出する。そして、このコンテキストを使用して、応答を生成します。
会話管理- 複数回にわたる会話を処理するために、開発者はしばしば会話管理ツールやテクニックを実装します。これらのツールは、会話のコンテキストを追跡し、状態を維持し、ユーザーの入力とシステムの応答を構造的に管理します。
感傷分析- 感傷分析ツールやライブラリを組み込むことで、ユーザー入力の感傷を評価することができます。これは、ユーザーの感情を理解し、それに応じて対応を調整するのに便利です。
✅文脈理解 - 共参照解決、名前付きエンティティ認識、曖昧さ除去などの技術を適用して、回答の質を高めることができます。これらの技術は、システムが会話の前の部分をよりよく理解し、参照するのに役立ちます。
Copilotと同様に、ChatGPTの統合ツールや機能は、アプリケーションやプラットフォームによって異なります。開発者は、自社のニーズや会話システムの機能に合わせて、統合を調整することができます。
ChatGPTの価格
ChatGPTは、フリーミアムプランとプレミアムプランが1つずつ用意されています。
CopilotとChatGPTの比較 - 主な違い
ChatGPTとCopilotは、どちらもOpenAIが開発したAI-poweredのツールですが、 目的や機能性は異なります。
例えば、ChatGPTは、人間のような会話形式のテキスト応答を生成するために設計された言語モデルです。
- 自然な言葉で文脈に応えてくれる。
- オープンエンドなトークができ、質問に答え、説明し、人間の対話を再現することができる。
一方、Copilotは、AI-poweredコーディングアシスタントで、特に開発者のコード作成を支援するために設計されています。
- コードの文脈、パターン、ベストプラクティスを分析し、コードスニペットを提案、オートコンプリート、生成します。
- コードを高速化し、タイピングを減らすことで、開発者の生産性を向上させます。
また、ChatGPTが人間のような会話を促進するためにテキスト応答を生成 することに重点を置いているのに対し、Copilotはコード関連の提案や補完を提供することで開発者がコードを書くのを支援することに重点を置いています。
ChatGPTもCopilotも、ディープラーニング技術と大規模なトレーニングデータを活用し、同様の基盤技術で構築されていることは注目に値する。
しかし、そのトレーニングの目的やデータセットが異なるため、機能や用途が異なっています。
目的 ❕ ．
ChatGPTは、会話をシミュレートし、自然な言語インタラクションを提供しながら、人間のようなテキスト応答を会話形式で生成することを目的としています。
一方、Copilotは、コードに関する提案、補完、コード生成を提供することで、開発者のコード作成を支援することに重点を置いています🎯。
ドメイン ❕ ．
🎯 ChatGPTは 多様なトピックについて訓練されており、 様々なテーマで オープンエンドな会話を することができます。
質問に答えたり、説明したり、プロンプトに基づいてテキストを生成したりすることができます。
しかし、Copilotはオープンソースのリポジトリにあるコードを明示的に学習させ、プログラミング作業の支援に特化しています🎯。
機能性❕。
ChatGPTの 主な機能は、人間の会話をシミュレートして、テキスト応答を生成することです。
さらに、首尾一貫した、文脈に応じた適切な解答を提供することを目的としています。
🎯 逆にCopilotは、コードサジェスト、オートコンプリート、スニペットの生成に重点を置いています。
コードの文脈、パターン、ベストプラクティスを分析し、開発者がより効率的にコードを書けるように支援します。
ユーザーインタラクション ❕ ←クリックすると拡大します。
ChatGPT🎯 ユーザーと一進一退の会話をしながら、プロンプトに応答して連続したテキストを生成します。
会話の文脈を頼りに、適切な回答を提供することができます。
🎯 コパイロットは対話式ですが、操作は異なります。
開発者が入力するたびにコードの提案や補完を行い、要求に応じて生成されたコードを受け入れたり修正したりすることができます。
積分❕。
チャットボットやバーチャルアシスタントなどの会話型アプリケーションでは、ChatGPTが頻繁に活用されています。
また、メッセージングプラットフォームやカスタムアプリケーションに簡単に統合することができます。
Copilotは、 Visual Studio Codeなどのコードエディターと連携し、開発者がコーディングしている間、即座にコードサポートを提供することができます 。
これらの違いは、ChatGPTとCopilotの目的、機能、用途を明確にし、自然言語生成とコードアシストの領域における異なるユースケースに対応するものです。
中間的な選択肢はいかがでしょうか？
この2つのリソースは、その領域では超強力ですが、テクノロジーに興味を持つすべての人が、コーディングや会話型AI の作成だけに集中しているわけではないことを忘れてはいけません。
技術に詳しい人の中には、他の側面にも興味を持つ人もいます。
会話型AI の運用や統合に責任を持ちたいが、便利なソリューションが必要な方々のことを指します。
TextCortexは、AI コンテンツ制作とコーディングツールのバランスを求める方に最適です。
TextCortex とは？
エンドユーザーに付加価値を提供することを目指すソフトウェア企業や、大規模なテキスト分類・生成を必要とする企業など、TextCortex が対応します：
大規模言語モデルのパワーを活用 - インフラの課題を扱うことなく、ワークフローの生産性を大幅に向上させることができます。
GPT-4とGPT3.5の切り替えが可能 ・最先端の言語フレームワークを活用し、コンテンツ制作のアプローチに余裕を持たせることができます。
👍環境問題を忘れる- GPU不足、プロンプトの問題、サーバーの過負荷、パラメータの最適化はもう必要ありません。
👍 NLP のポテンシャルをフルに活用する - これにより、重要なプロジェクトや日常のタスクを完了することに集中できるようになります。
👍コードベースにTextCortex を簡単に統合 - 各ソリューションには、 シンプルなAPI エンドポイントの統合が含まれます。
👍オープンソースとオープンビルディングの一部となる - 開発者へのコミットメントの一環として、テキストコルテスはAPI の上に構築することをサポートするプログラムを開発しています。
👍楽しむ ZenoChatのリアルタイムインタラクション - リライトツール、60+AI templates 、コンセプトブレーンストーミング、2K+プラットフォームでの 25+言語のサポートを使用します。
👍独自のペルソナやデータソースを追加して、ZenoChatをカスタマイズする。
自分で何を探せばいいのか？
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