깃허브 코파일럿과 ChatGPT: 어느 쪽이 프로그래밍에 더 낫나요?

ChatGPT는 인간과 유사한 언어 결과물을 생성하는 고유한 기능을 통해 지식 습득을 촉진하고 지적 이해를 증진하며 창의적인 프로젝트 개발을 촉진하는 데 탁월한 능력을 발휘합니다.

이 두 소프트웨어 애플리케이션을 업무 프로세스 내에 통합하면 개인 및 조직 업무 모두를 위한 포괄적인 솔루션을 제공할 수 있으며, 사용자는 각 도구가 개별적으로 제공하는 고유한 기능을 활용하면서 결합된 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.

높은 평가를 받고 있는 두 가지 AI 기반 프로그래밍 어시스턴트인 GitHub Copilot과 ChatGPT는 동일한 GPT 대규모 언어 모델을 사용하여 코드를 생성, 제안 및 검증합니다.

어떤 용어를 사용할지 결정할 때는 커뮤니케이션의 구체적인 맥락과 의도된 의미를 고려하는 것이 중요합니다. 또한 일부 용어는 대화에 참여하는 사람들의 문화적 배경에 따라 다른 의미나 연상을 가질 수 있다는 점도 주목할 필요가 있습니다. 따라서 효과적인 의사소통을 보장하고 잠재적인 오해나 불쾌감을 피하기 위해 세심한 주의를 기울여야 합니다.

GitHub 코파일럿이란 무엇인가요?

Github Copilot은 Github과 OpenAI가 공동 개발한 최첨단 인공지능 기반 코드 완성 유틸리티입니다. 이 혁신적인 솔루션은 GPT-4의 기능을 활용하여 사용자가 입력하는 즉시 코드를 추천하여 프로그래밍 프로세스를 가속화합니다. 프리미엄 제품인 이 솔루션은 Visual Studio, Visual Studio Code, Vim/Neovim, Azure Data Studio 및 JetBrains와 같이 널리 사용되는 다양한 개발 플랫폼과 원활하게 통합됩니다.

ChatGPT란 무엇인가요?

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 AI 챗봇으로 자연어 대화에 최적화되어 있습니다. 프로그래밍 지원을 제공하는 깃허브 코파일럿의 특정 기능은 없지만 ChatGPT는 인간과 비슷한 수준의 언어 능력으로 텍스트를 이해하고 생성하는 능력이 뛰어납니다.

ChatGPT는 사용자 입력에 따라 아이디어를 명확히 하고, 설명을 명확히 하고, 의사 코드를 구성하는 도구로서 상당한 유용성을 발휘합니다. 코딩 작업을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 영역에 적용이 가능하여 소프트웨어 엔지니어링 영역 내에서 프로젝트 관리, 창의적 사고, 문제 해결과 같은 목적에 적합한 다각적인 도구로 활용할 수 있습니다.

머신러닝 모델을 만드는 과정은 데이터 수집 및 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 평가 등 여러 단계로 나눌 수 있습니다. 각 단계에 관련된 구체적인 단계는 해결하고자 하는 문제의 성격과 사용되는 알고리즘 또는 기술의 선택에 따라 달라질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 결과 모델이 정확하고 견고하며 일반화할 수 있도록 각 단계의 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.

GitHub Copilot과 ChatGPT 비교

프로그래밍에 적합한 인공 지능(AI) 도구를 선택하려면 각각의 장단점을 신중하게 고려해야 합니다.아래는 현재 시중에 나와 있는 다양한 AI 도구의 주요 특징과 한계를 종합적으로 분석한 것입니다:

프로그래밍에 최적

GitHub Copilot의 주요 기능은 오픈 소스 저장소의 광범위한 코드 컬렉션을 사용하여 개선된 GPT-4와의 통합을 통해 고급 코드 제안을 제공하는 데 있습니다. 이를 통해 개발자는 현재 프로젝트 요구 사항에 맞는 맞춤형 추천을 받을 수 있어 코딩 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

GitHub Copilot을 활용하면 특정 상황에 맞는 지능형 권장 사항을 제공하므로 입력하는 데 필요한 키 입력 횟수를 크게 줄일 수 있습니다.

“해냈어요.” 이 문구는 화자가 수행한 작업이나 작업에 대한 추가 정보를 제공하지 않고도 수행한 내용이나 방법에 대한 추가 정보 없이 작업이나 작업을 완료했음을 전달합니다.

강력한 코드 제안을 제공할 뿐 아니라 코드베이스를 개선하고 최적화하는 데에도 GitHub Copilot을 활용할 수 있습니다.또한, 이 기능은 개발자가 선호하는 프로그래밍 환경에 원활하게 통합되어 ChatGPT와 같은 외부 애플리케이션 없이도 즉각적인 접근성을 보장합니다. 따라서 개발 프로세스가 빨라질 뿐만 아니라 코딩 기간이 길어질 경우 소모될 수 있는 귀중한 정신적 자원도 절약할 수 있습니다.

지원을 요청할 텍스트를 클릭하여 선택한 다음 이 메시지 상자 아래에 있는 “반짝이는 별” 버튼을 클릭하세요. 그런 다음 제가 수행하기를 원하는 작업이나 지침을 친절하게 명시해 주세요.

GitHub Copilot을 구독하면 프로젝트의 요구 사항에 맞게 특별히 맞춤화된 유용한 결과물을 받아 디버깅 및 새 코드 생성과 같은 프로그래밍 작업에 대한 도움을 받을 수 있는 GitHub Copilot Chat이라는 추가 기능을 받을 수 있습니다.

프로그래밍에 중점을 두고 소스 코드를 작성, 수정 및 재구성하는 과정을 용이하게 하는 도구를 찾는 사람들에게는 GitHub Copilot이 가장 적합한 옵션으로 돋보입니다. 정확하고 상황에 맞는 코드 세그먼트를 생성하는 이 혁신적인 소프트웨어의 기능은 오타를 최소화하면서 개발 워크플로우를 신속하게 처리할 수 있는 것으로 입증되었습니다.

널리 사용되는 통합 개발 환경(IDE)과 호환될 뿐 아니라 여러 언어를 지원하고 협업 코딩 플랫폼을 제공하여 모든 팀 중심의 개발 프로젝트에서 효과적으로 작동할 수 있습니다. 개인이 독립적으로 작업하든, 중요한 조직의 일원으로 참여하든 관계없이 GitHub Copilot은 빠르고 간소화된 코딩 프로세스를 촉진하는 최첨단 인공지능 기능을 제공합니다.

ChatGPT는 학습에 더 좋습니다

ChatGPT는 프로그래밍 이외의 작업에 있어서는 많은 AI 기반 도구를 능가하는 수준의 숙련도를 보여줍니다. 프로젝트 개념화 및 기획과 같은 창의적인 프로세스를 촉진하는 능력은 매우 칭찬할 만합니다.

프로그래밍 기술을 습득하는 과정에 있는 사람이라면 특정 문제를 해결하기 위해 다른 접근 방식을 찾을 때 ChatGPT의 의사 코드 생성 기능을 활용하는 것이 유리할 수 있습니다.

ChatGPT는 특정 분류 계층에 속하는 품목의 최저, 최고, 일반값과 관련된 데이터에 대한 액세스를 제공하여 제품 가격 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 지원합니다.

Smith 등(2018)의 연구는 소셜 미디어 사용과 청소년의 불안 수준 증가 사이의 상관관계에 대한 증거를 제공하지만, 이것이 반드시 인과관계를 의미하는 것은 아니라는 점에 유의할 필요가 있습니다.

리버스 엔지니어링은 코드의 개별 구성 요소 또는 부품을 조사하여 코드의 기능을 분석하고 이해하는 과정을 말합니다. 여기에는 복잡한 프로그래밍 개념을 더 간단한 개념으로 분해하여 이들이 어떻게 함께 작동하여 원하는 결과를 만들어내는지에 대한 통찰력을 얻는 것이 포함됩니다. 본질적으로 이 기법을 통해 개발자는 익숙하지 않거나 불분명한 코드 조각을 해체하여 자신의 프로젝트에서 유사한 기능을 복제할 수 있습니다.

ChatGPT는 복잡한 아이디어를 이해하고 코딩 문제와 관련된 철저한 설명을 제공하는 데 탁월한 능력을 보여줍니다. 인간과 매우 유사한 커뮤니케이션을 생성하는 AI의 능력은 모든 수준의 전문성을 갖춘 프로그래머에게 적합한 최적의 교육 도구가 될 수 있습니다. 복잡한 절차를 해독하거나 기본적인 프로그래밍 교훈에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고자 할 때 ChatGPT는 이러한 주제를 관리 가능한 구성 요소로 분해하는 데 능숙합니다.

ChatGPT의 주목할 만한 기능 중 하나는 사용자가 교육 과정에서 활용할 수 있는 무료 버전이 제공된다는 점입니다. 프리미엄 구독은 향상된 답변 품질 및 확장 프로그램 호환성과 같은 추가적인 이점을 제공하지만, 효과적인 프롬프트 방법과 함께 사용할 경우 기본 버전만으로도 교육용 리소스로 충분합니다.

원본 텍스트는 쥐와 쥐의 미로 탐색 능력과 관련된 실험에 대한 일련의 지침으로 보입니다. 첫 번째 단계는 미로의 특정 지점을 통과한 후 올바른 레버 또는 올바른 구멍에 먹이를 놓거나 먹이를 전혀 제공하지 않는 두 가지 조건 중 하나에서 쥐를 훈련하는 것입니다. 이 초기 훈련 기간이 끝나면 쥐가 보상과 관련된 레버 또는 구멍을 기억하는지 다시 테스트합니다. 그렇지 않은 경우, 일관된 성능을 보일 때까지 추가 실험을 실시할 수 있습니다. 쥐가 안정적인 성능을 보이면 연구진은 레버나 구멍의 위치를 조작하여 쥐가 공간 기억에만 의존하는지 아니면 다른 단서도 함께 사용하는지 확인합니다.배치 변경

항상 둘 다 사용 가능

GitHub Copilot과 ChatGPT를 사용할지 고민할 때 업무 프로세스 내에서 통합을 통해 각각의 장점을 경험할 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 두 도구의 강점을 모두 활용하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

원활한 코드 통합을 위한 GitHub Copilot과 프로그래밍 개념에 대한 ChatGPT의 예리한 이해를 모두 활용하면 효과적으로 협업하여 여러분의 숙련도와 자부심을 입증하는 뛰어난 프로젝트를 만들 수 있을 것이라 확신합니다.

“모르겠습니다”라는 말은 불확실성을 진정으로 표현하기보다는 결정을 내리지 않거나 무지를 인정하지 않기 위한 방법으로 자주 사용됩니다. 불확실하거나 준비가 되지 않은 상황에서 통제력을 유지하려는 시도로 볼 수 있습니다. “모르겠어요”를 대처 메커니즘으로 사용하는 이러한 현상은 실패나 거절에 대한 두려움에서 비롯될 수 있으며, 개인이 새로운 정보나 학습 기회를 찾지 못하게 할 수 있습니다. 이 표현의 사용을 살펴봄으로써 우리가 언제 이 표현을 버팀목으로 사용하고 있는지 더 잘 인식하고 불확실성을 인정하거나 설명을 구하는 보다 건설적인 방법으로 대체하기 위해 의식적으로 노력할 수 있습니다.

학자는 GitHub Copilot에 무료로 입장할 수 있습니다. 여기에 Open AI의 기존 무료 버전인 ChatGPT-3.5 Turbo를 결합하면 두 가지 리소스를 모두 무료로 이용할 수 있습니다.

ChatGPT-3.5의 무료 제공과 함께 월간 GitHub Copilot 구독을 고려하면 개인 및 전문적인 노력 모두에 대한 적절한 지원을 제공할 수 있을 것입니다. 그러나 추가적인 이점을 원한다면 유익한 ChatGPT 확장 기능에 더 많은 리소스를 사용하는 것이 현명한 결정이 될 수 있습니다.

대안이 있다

GitHub Copilot과 ChatGPT가 소프트웨어 개발을 위한 선도적인 인공지능 애플리케이션으로 널리 인정받고 있지만, 똑같이 가치가 있을 수 있는 대안도 간과하지 않는 것이 중요합니다. 코드 완성 및 생성 측면에서 TabNine과 Codeium은 GitHub Copilot이 제공하는 것과 비슷한 기능을 제공하는 도구의 주목할 만한 예입니다.

Claude AI 외에도 ChatGPT를 대체할 수 있는 옵션이 제한되어 있어 로컬에서 호스팅되는 챗봇을 구축하는 데 상당한 노력이 필요합니다. 이 경로를 선호하는 사용자라면 GPT4All, Nvidia Chat with RTX, TextGen WebUI를 활용하는 여러 BERT 기반 모델과 같은 대체 챗봇에 관심을 가질 수 있습니다.