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项目介绍：Are Copilots Local Yet

项目概述

"Are Copilots Local Yet" 项目专注于探索和呈现当前使用本地大语言模型（LLM）作为“共乘助手”来自动完成代码、生成项目、作为命令行助手、自动修复错误等任务的趋势和发展现状。目前，这些本地共乘助手大多还处于早期实验阶段，往往仅达到最小可行产品（MVP）的质量要求。

项目背景

在2021年，GitHub发布了Copilot，迅速在开发者中流行起来。随着大规模语言模型（LLM）技术的发展，能够在个人设备上运行的本地模型已经出现，这似乎预示着Copilot将很快实现本地化。现有GitHub Copilot的一些局限性主要在于其封闭性和依赖云服务。相比之下，本地共乘助手提供了如下优点：

• 离线和隐私性
• 提升响应速度
• 更好的项目和上下文感知能力
• 能够运行针对特定语言或任务优化的模型
• 对输出格式或语法强制限制的能力

编辑器扩展

编辑器扩展是使用LLM完成代码的工具。这些扩展较为出名的有GitHub Copilot、Cursor、Fauxpilot等，这些工具支持多种编辑器，如VSCode、vim和IntelliJ，并且正在通过不断的开源和创新发展。

工具

项目中的工具部分聚焦于从规格说明中自动生成项目和功能的工具。例如gpt-engineer和gpt-pilot等，这些工具可以按照用户的具体需求进行构建。这些工具大多数使用的是任务驱动的自动完成技术，帮助用户优化编程流程。

聊天界面

提供聊天界面的工具，例如open-interpreter和gptme等，支持终端、REPL和笔记本环境的直接操作，通过自然语言指令实现以类似于ChatGPT的高级数据分析功能。

模型

项目内介绍了多款用于本地共乘助手的模型。这些模型大多是最新发布的，如Phind CodeLlama v2、WizardCoder等。它们支持多种编程语言，且性能随技术进步正在不断提高。

数据集

关于使用的大数据集，项目列出了一些相关数据集，比如"The Stack"，用于训练代码生成模型，这些数据集大小不一，涵盖多种编程语言。

其他有用工具

项目中还提到了一些其他相关的有用工具，例如ollama，它能帮助用户轻松地在本地运行大型语言模型。

历史与统计

项目的历史部分记录了推文和外部链接，这些都为跟踪项目相关信息提供了便利。此外，还提供了该项目的关注者增长趋势图，以图表形式展示了项目受欢迎程度的变化。

通过“Are Copilots Local Yet”，开发者能更全面了解本地共乘助手技术的现状和发展，探索本地模型在提高编码体验上的潜力。