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使用本地大语言模型实现代码自动补全和开发助手的最新进展
本页面提供了当前使用本地大语言模型作为代码自动补全工具和开发助手的最新进展，包括编辑器扩展、工具、聊天界面、模型和数据集等。虽然本地Copilots仍处于早期实验阶段，但这些工具在离线和私密环境中能提升工作效率。随着模型改进和编辑器插件开发，代码自动补全集成工具预计将迎来新的发展浪潮。
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。
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