Desenvolvido por uma equipe de ex-engenheiros do Google, o gerador de código-fonte aberto conhecido como TabbyML está causando sucesso na indústria. A startup inovadora garantiu recentemente impressionantes US$ 3,2 milhões em financiamento inicial, fortalecendo sua posição como concorrente legítimo do CoPilot do GitHub.
Como assistente de codificação auto-hospedado, TabbyML possui uma vantagem importante sobre seu rival: personalização. O cofundador da startup, Meng Zhang, afirma que esse recurso será essencial no futuro do desenvolvimento de software, onde as organizações exigirão cada vez mais soluções personalizadas.
Isto é particularmente verdadeiro para grandes empresas, que podem colher os benefícios do software de código aberto. De acordo com Lucy Gao, cofundadora da TabbyML e ex-colega de Zhang, os engenheiros que desenvolvem soluções proprietárias dentro das organizações podem recorrer ao TabbyML para obter assistência, uma opção não disponível para usuários do CoPilot.
Apesar das possíveis armadilhas associadas aos pilotos de IA, como possíveis bugs, Gao afirma que esses problemas podem ser prontamente resolvidos em um ambiente auto-hospedado. Sempre que os usuários optam por desconsiderar as sugestões do TabbyML ou editar o código preenchido automaticamente, o modelo de IA usa essas informações para refinar suas recomendações futuras, melhorando assim com o tempo.
Embora ferramentas poderosas como um gerador de código possam parecer uma ameaça para a força de trabalho da engenharia, Zhang salienta que estas ferramentas se destinam a ajudar, e não a substituir, a força de trabalho humana. Um relatório de pesquisa recente do GitHub indica que as sugestões feitas por seu assistente de codificação, Copilot, são aceitas 30% das vezes. Da mesma forma, o editor de código interno aprimorado por IA do Google, Cider, relatou que 24% de seus engenheiros de software vivenciaram mais de cinco momentos de assistência por dia. Vale a pena mencionar, no entanto, que plataformas baseadas em IA, como AppMaster também são projetadas para aumentar os esforços de desenvolvimento humano.
Lançado em abril, TabbyML já conquistou cerca de 11.000 estrelas no GitHub. A rodada inicial da startup contou com a participação das empresas investidoras Yunqi Partners e ZooCap.
Zhang pondera a competição futura entre TabbyML e CoPilot, sugerindo que a vantagem do OpenAI pode diminuir à medida que outros modelos de IA se tornam mais eficientes e o custo da computação diminui com o tempo.
A OpenAI e o GitHub são capazes de implantar modelos de IA que compreendem dezenas de bilhões de parâmetros por meio da tecnologia de nuvem, que, apesar dos altos custos de serviço, até agora foi mitigada, até certo ponto, por meio do processamento em lote de solicitações. No entanto, esta estratégia tem as suas desvantagens. Um relatório do Wall Street Journal afirma que a Microsoft vem perdendo em média mais de US$ 20 por mês por usuário do GitHub Copilot nos primeiros meses deste ano.
Seguindo em frente, TabbyML pretende reduzir essas barreiras, recomendando modelos que foram treinados em 1 a 3 bilhões de parâmetros. Embora isso possa inicialmente produzir um resultado de qualidade inferior, Zhang acredita que, à medida que o poder da computação se torna mais acessível e os modelos de código aberto melhoram continuamente, a vantagem competitiva desfrutada por gigantes como GitHub e OpenAI acabará por diminuir.
