元 Google エンジニアのチームによって開発された、 TabbyMLとして知られるオープンソース コード ジェネレーターは、業界で話題を呼んでいます。この革新的なスタートアップは最近、シード資金として 320 万ドルという驚異的な資金を確保し、GitHub の CoPilot に対する正当な競争相手としての地位を強化しました。
TabbyML 、セルフホスト型のコーディング アシスタントとして、ライバルに勝る重要な利点、つまりカスタマイズを備えています。このスタートアップの共同創設者、Meng Zhang 氏は、この機能は組織がカスタマイズされたソリューションをますます要求するソフトウェア開発の将来に不可欠になると主張しています。
これは、オープンソース ソフトウェアのメリットを享受できる大企業に特に当てはまります。 TabbyMLの共同創設者で Zhang 氏の元同僚である Lucy Gao 氏によると、組織内で独自のソリューションを開発しているエンジニアはTabbyMLに支援を求めることができますが、これは CoPilot ユーザーには利用できないオプションです。
潜在的なバグなど、AI パイロットに関連する潜在的な落とし穴にもかかわらず、Gao 氏は、これらの問題はセルフホスト環境で容易に解決できると主張します。ユーザーがTabbyMLの提案を無視するか、自動入力されたコードを編集することを選択すると、AI モデルはこの情報を使用して今後の推奨事項を調整し、時間の経過とともに改善します。
コード ジェネレーターのような強力なツールは、エンジニアリング スタッフにとって脅威のように見えるかもしれませんが、これらのツールは人間の労働力に取って代わるものではなく、支援することを目的としていると Zhang 氏は指摘します。 GitHub の最近の調査レポートによると、コーディング アシスタントである Copilot による提案は 30% の確率で受け入れられています。同様に、Google の AI で強化された内部コード編集会社 Cider は、ソフトウェア エンジニアの 24% が毎日 5 回以上の支援の瞬間を経験していると報告しました。ただし、 AppMasterのような AI を活用したプラットフォームは、人間の開発努力を強化するように設計されていることにも言及する価値があります。
4 月にリリースされたTabbyML 、すでに約 11,000 の GitHub スターを獲得しています。このスタートアップのシードラウンドには、投資家企業Yunqi PartnersとZooCapが参加した。
Zhang 氏は、 TabbyMLと CoPilot の間の将来の競争について熟考し、他の AI モデルがより効率的になり、コンピューティングのコストが時間の経過とともに低下するにつれて、OpenAI の優位性が薄れる可能性があることを示唆しています。
OpenAI と GitHub は、クラウド テクノロジーを通じて数百億のパラメータで構成される AI モデルをデプロイできます。これは、サービス コストが高いにもかかわらず、これまでのところリクエストのバッチ処理によってある程度軽減されています。ただし、この戦略には欠点がないわけではありません。 Wall Street Journal のレポートによると、Microsoft は今年最初の数か月間、GitHub Copilot ユーザー 1 人あたり毎月平均 20 ドル以上の損失を出していたとのことです。
TabbyML今後、10 ～ 30 億のパラメータでトレーニングされたモデルを推奨することで、これらの障壁を下げることを目指しています。これにより、最初は結果の品質が低下する可能性がありますが、コンピューティング能力がより手頃な価格になり、オープンソース モデルが継続的に改善されるにつれて、GitHub や OpenAI のような巨大企業が享受できる競争上の有利なスタートは最終的には減少すると Zhang 氏は考えています。
