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Copilot新嵌入向量模型上線,VS Code程式碼搜尋更快更準更省記憶體

  • 作家相片: Hao Chen Lu
    Hao Chen Lu
  • 10月27日
  • 讀畢需時 1 分鐘

Source: IThome新聞GitHub發布新的Copilot嵌入向量模型,主打在VS Code中更精準即時地找出與開發者意圖相符的程式碼片段,同時降低本機與伺服端的記憶體負擔。 官方測試顯示,檢索品質提升37.6%,嵌入(Embedding)吞吐量提升約2倍,索引記憶體占用約為原本的八分之一,預期可讓Copilot聊天與代理回應更準確,結果回傳更快,並減少在大型專案上的資源消耗。GitHub發布新的Copilot嵌入向量模型,主打在VS Code中更精準即時地找出與開發者意圖相符的程式碼片段,同時降低本機與伺服端的記憶體負擔。 官方測試顯示,檢索品質提升37.6%,嵌入(Embedding)吞吐量提升約2倍,索引記憶體占用約為原本的八分之一,預期可讓Copilot聊天與代理回應更準確,結果回傳更快,並減少在大型專案上的資源消耗。 See more: https://www.ithome.com.tw/news/171860

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