Copilot と Tabnine の主な違い

GitHub Copilot と Tabnine は、AI を活用したコード補完ツールで、開発者が効率的にコードを記述できるようにするとともに、多くのコーディング タスクを自動化します。これらは同様の機能を備えていますが、トレーニング データ、プライバシー、セキュリティ、サポートされている言語、および価格に大きな違いがあります。

この記事では、コーディング戦略を展開して活用する方法をより深く理解できるように、いくつかの側面で Copilot と Tabine を比較していきます。

目次: Copilot と Tabnine

• GitHub Copilot と Tabnine の比較
• 機能
• トレーニング データ
• プライバシーとセキュリティ
• 言語サポート
• コードの品質をテストする
• 結論

GitHub Copilot と Tabnine: 主な違い

GitHub Copilot と Tabnine は、開発者の生産性向上を目的とした 2 つの人気のある AI を活用したコード補完ツールです。どちらのツールも強力な AI モデルを活用して、入力中に関連するコード スニペットを提案し、反復的なタスクに費やす時間を削減します。ただし、これらは特定の点で異なり、さまざまな開発シナリオに適しています。

GitHub Copilot はパブリック GitHub リポジトリでトレーニングされますが、Tabnine は厳選された高品質のパブリック コード リポジトリでトレーニングされた独自の大規模言語モデルを使用します。プライバシーとセキュリティの点では、GitHub Copilot は OpenAI の安全なクラウドベースのソリューションを使用していますが、Tabnine はエンタープライズ環境向けにクラウドベースとオンプレミスの両方のソリューションを提供しています。

GitHub Copilot は幅広いプログラミング言語をサポートしていますが、Tabnine は Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go、C、C++ などの人気のある言語に重点を置いています。価格に関しては、GitHub Copilot は無料トライアルを提供し、その後ユーザーごとに月ごとに料金を請求しますが、Tabnine には無料バージョンと追加機能を備えた有料バージョンがあります。どちらのツールもさまざまな IDE との統合を提供し、開発エクスペリエンスを強化します。 GitHub Copilot と Tabnine のどちらを選択するのが最適かは、開発者または組織の特定の要件と好みによって異なります。

機能

Tabnine と GitHub Copilot はどちらも、コーディングの効率を高めるために設計された AI を活用したコード補完ツールです。高度な AI モデルを活用して、リアルタイムの提案を提供し、エラーの可能性を最小限に抑えます。 GitHub Copilot は主に、パブリック GitHub リポジトリの膨大なコーパスでトレーニングされ、コード パターンの包括的な理解と幅広い言語範囲を強化します。

対照的に、Tabnine は、厳選された高品質のパブリック コード リポジトリでトレーニングされた大規模言語モデル (LLM) を利用します。この集中的なトレーニングにより、Tabnine はより状況に応じた適切な提案を生成し、出力の安全性とセキュリティを確保できるようになります。さらに、Tabnine は、オフラインでの使用を可能にし、特定のユースケースでの汎用性と魅力を高めるローカル AI モデルというユニークな機能を提供します。

トレーニング データ

Tabnine の大規模言語モデル (LLM) のトレーニング データは、重要な差別化要因です。 OpenAI の Codex モデルを使用してパブリック GitHub リポジトリでトレーニングする GitHub Copilot とは異なり、Tabnine は慎重に選択されたコード リポジトリのデータセットでトレーニングされた独自の LLM を使用します。このデータセットは、高品質、堅牢性、セキュリティ、およびオープンソース ライセンス標準への準拠を保証するために精査されています。これにより、Tabnine はエンタープライズ環境により安全でより適切な出力を生成します。さらに、Tabnine はローカル AI モデルを提供しており、オフラインで使用できるため、特に独自のコード リポジトリ内の機密性の高いユースケースにおいて、使用状況とデータ プライバシーをより詳細に制御できます。

プライバシーとセキュリティ

Tabnine と GitHub Copilot は、ユーザー データを保護するために堅牢なセキュリティ対策を採用しています。 GitHub Copilot は GitHub の安全なクラウド インフラストラクチャを活用し、Tabnine はクラウドベースとオンプレミスの両方のソリューションを提供します。どちらのツールもデータ プライバシーを優先し、業界標準のセキュリティ慣行に準拠しています。

逆に、Tabnine 独自の LLM は、精査された高品質のコード リポジトリで厳しいトレーニングを受けており、その出力が厳しいセキュリティ要件を満たしていることを保証します。この精査プロセスには、実証済みの品質とセキュリティ基準を備えたコード リポジトリの選択が含まれます。寛容なオープンソース ライセンスの使用により、Tabnine の出力のセキュリティがさらに強化され、エンタープライズ環境に適したものになります。

言語サポート

Tabnine は、広範な言語サポートで際立っており、幅広い開発者に対応しています。主に GitHub リポジトリに合わせて調整された GitHub Copilot とは異なり、Tabnine の機能は GitHub エコシステムを超えて拡張されます。 Angular、C、C++、Go、HTML/CSS、Java、JavaScript、Kotlin、Node.js、Perl、PHP、Python、React、Ruby、Rust、Swift など、数多くのプログラミング言語とフレームワークをサポートしています。この多用途性により、Tabnine はさまざまなコードベースを扱う開発者にとって不可欠なツールとなっています。

コードの品質をテストする

Tabnine は、組織のベスト プラクティスに合わせてコンテキストを認識したコード提案を提供することに優れています。独自の LLM は、Visual Studio Code、IntelliJ IDEA、Sublime、Atom、その他の一般的な IDE とシームレスに統合します。

GitHub Copilot は、パブリック GitHub リポジトリでの広範なトレーニングのおかげで、コード パターンを深く理解している点で優れています。 GitHub との緊密な統合により、Copilot は幅広い言語サポートを提供し、主に GitHub リポジトリを使用して作業する開発者にとって理想的な選択肢です。 AI の力を活用することで、Tabnine と GitHub Copilot はどちらも開発者がより良いコードを作成できるようにし、ソフトウェア開発チームにとって貴重なツールとなります。

結論

GitHub Copilot と Tabnine には、それぞれ長所と短所があります。どちらがコーディング作業に適しているかは、ニーズとリソースによって異なります。お役に立てば幸いです。また次回お会いしましょう。