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论文略读：SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-world Github Issues?

iclr 2024 oral reviewer评分 5668

  • 现有的语言模型（LMs）的基准测试已经饱和，无法捕捉到最先进的语言模型能做什么和不能做什么的前沿。
    • ——>要具有挑战性的基准测试
  • 论文引入了SWE-bench
    • 在现实软件工程环境中评估语言模型的基准测试
      • ​​​​​​​模型的任务是解决提交到热门GitHub仓库的问题（通常是bug报告或功能请求）
      • 每个任务都需要生成描述对现有代码库应用的更改的补丁。
      • 然后，使用仓库的测试框架评估修订后的代码库
    • 修复一个bug可能涉及导航一个大型仓库，理解不同文件中的功能之间的相互作用，或者在复杂的代码中发现一个小错误
    • 这个是现有的编码基准测试不具备的
      • HumanEval主要涉及自包含问题，这些问题可以在几行代码内解决

论文略读：SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-world Github Issues?_第1张图片

  •  SWE-bench相较于现有的LM编程基准测试具有多个优势
    • 利用用户提交的问题和解决方案的现实设置
    • 从12个仓库中提取的独特代码问题的多样输入
    • 基于执行的评估的强大框架
    • 能够持续用新实例更新基准测试，几乎不需要人工干预

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