enflasyonemeklilikötvdövizakpchpmhp
DOLAR
42,2352
EURO
48,9378
ALTIN
5.574,70
BIST
10.576,45
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul
Az Bulutlu
16°C
İstanbul
16°C
Az Bulutlu
Perşembe Az Bulutlu
16°C
Cuma Az Bulutlu
16°C
Cumartesi Parçalı Bulutlu
16°C
Pazar Çok Bulutlu
16°C

GitHub Copilot artık daha akıllı

GitHub, Copilot kullanıcı kolaylığı için kod tamamlama özelliğini ve yeni bir özel model geliştirdiğini duyurdu.

GitHub Copilot artık daha akıllı
26.10.2025 19:40
1
A+
A-

GitHub, Copilot kod tamamlama yeteneklerini ileriye taşımak amacıyla tamamen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdiğini açıkladı. Bu güncellemeyle birlikte Copilot’un önerilerinin daha isabetli, daha hızlı ve geliştiricilerin tercih oranı daha yüksek hale gelmesi hedefleniyor. Kısacası, Copilot artık yalnızca kodu tahmin eden değil, bağlamı anlayan ve akıllı çözümler sunan bir asistana dönüşüyor.

Neden Önemli?

CoPilot kod tamamlama araçları, geliştiricilerin özellikle rutin kod yazımı gereken yerlerde zaman tasarrufu yapmasını sağlıyor. Ancak bu araçların önerileri her zaman ideal olmayabiliyor. Bazen alakasız, hatalı veya bağlamdan kopuk olabiliyor. GitHub’ın yeni özel modeli, tam da bu zayıf noktaya odaklanıyor.

Bu yeni model, Copilot’un mevcut öneri altyapısına entegrasyonla birlikte öneri doğruluğunu %12 oranında artırma ve kabul edilen karakter bazlı önerilerde %20 iyileşme gibi hedeflerle tanıtıldı.

Yeni CoPilot Modeli Nasıl Test Edildi?

GitHub ekibi, farklı senaryolar üzerinde özel model adaylarını değerlendirmek için geniş kapsamlı testler gerçekleştirdi.

  • Farklı kod yapıları, dil çerçeveleri ve bağlam çeşitliliği göz önüne alındı.
  • Önerilerin bağlam uyumluluğu, syntax uyumluluğu ve geliştiricinin beklentisiyle örtüşmesi kriter olarak alındı.
  • Kullanıcı kabul oranı (yani öneriyi gerçekten kullanan geliştirici sayısı) önemli bir ölçüt olarak belirlendi.

GitHub, bu değerlendirmeler sonucunda “en dengeli ve gerçek kullanım senaryolarında en işe yarar model” seçildiğini belirtiyor.

CoPilot Yenilikleri Neler?

Yeni modelin geliştirilebilmesinde kullanılan bazı önemli teknik detaylar şöyle:

Derin bağlam kullanımı: Copilot, modelin aldığı girdileri yalnızca hemen yakın kod satırlarıyla sınırlı tutmuyor, dosya genelindeki değişken tanımlamaları, import’lar ve diğer kod blokları gibi daha geniş bağlamı göz önüne alıyor.

İnce ayarlama (fine-tuning): Mevcut model üzerine özel eğitim (fine-tune) uygulanarak, yazılım projelerine ve çeşitli dillerdeki tipik yapılara daha uygun hale getiriliyor.

Ağır filtre ve değer değerlendirme: Yanlış, alakasız ya da güvenlik açısından riskli öneriler filtrelenirken; modelin öneri olasılıkları puanlanarak en uygun öneriler öne çıkarılabiliyor.

GitHub, bu modelin Copilot’un genel öneri işlemi içinde sorunsuz şekilde çalışacağını ve kullanıcıların deneyimine doğrudan katkı sağlayacağını vurguluyor.

Kullanıcıya Faydaları Neler? Ne Değişecek?

Yeni model devreye girdikten sonra kullanıcıların gözlemleyebileceği değişikliklerden bazıları:

  • Kod editöründe önerilerin daha isabetli çıkması
  • Gereksiz önerilerin azalması
  • Geliştiricinin tepkisine (kabul/red) göre önerilerin ayarlanması
  • Daha tutarlı ve bağlam odaklı öneriler

Ayrıca, GitHub’ın diğer yenilikleri (örneğin Copilot Chat ya da farklı model entegrasyonları) ile bu özel modelin birlikte çalışacağı biliniyor.

Kısacası, GitHub Copilot’un artık sadece öneri sunan bir yardımcı değil, “akıllı iş arkadaşı” olacak şekilde evrilme süreci hızlanıyor.

Her ne kadar performans artışı umut vadedici olsa da, bazı potansiyel riskler ve dikkat edilecek noktalar var:

Öneri kalitesi hala bağlama, stil veya proje özel kurallara uyumda sınırlı kalabilir. Güvenlik açıkları ya da zararlı kod üretimi riski zaman içinde kontrol edilmelidir. Modelin “doğrudan kopya öneri” üretme ihtimali (özellikle açık kaynak projelerden) göz ardı edilmemeli. Geliştiricinin hala önerileri dikkatle incelemesi gerekiyor.

ETİKETLER: , , , ,
Yorumlar

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.