GitHub Copilot在代码查找方面变得更智能：深入了解我们的新嵌入模型
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内容提要
GitHub推出了新的Copilot嵌入模型，提升了VS Code中的代码搜索速度和准确性，检索质量提高了37.6%。该模型优化了内存使用，支持更快的响应，帮助开发者更有效地找到相关代码片段。
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关键要点
- GitHub推出新的Copilot嵌入模型，提升VS Code中的代码搜索速度和准确性。
- 检索质量提高了37.6%，响应速度提高约2倍，索引大小减少约8倍。
- 新模型优化了内存使用，帮助开发者更有效地找到相关代码片段。
- 更好的嵌入模型提高了检索质量，改善了GitHub Copilot的使用体验。
- 新模型支持GitHub Copilot聊天、代理、编辑和询问模式的上下文检索。
- C#和Java开发者的代码接受率分别提高了110.7%和113.1%。
- 通过对比学习和困难负样本训练，模型能够更好地区分相关代码和近似相关代码。
- 训练数据中包含多种编程语言，Python占比最高，达到36.7%。
- 评估套件采用多基准评估，涵盖自然语言到代码、代码到自然语言等多个方面。
- 未来将扩展训练和评估数据，改进困难负样本挖掘流程，部署更大更准确的模型。
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