SWE-Llama-7b
GitHub软件工程问题解决模型变体优化
项目基于CodeLlama模型变体，优化针对GitHub问题和请求的处理。在SWE-bench基准测试中，SWE-Llama模型通过微调19,000个来自37个热门Python代码库的案例，专注生成问题解决补丁。训练过程中使用LoRA方法微调注意力矩阵，7b和13b版本在oracle情境检索下分别实现了3.0%和4.0%的解决率。这一模型可有效提升软件工程任务的解决效率。
SWE-Llama-7b项目介绍
SWE-Llama-7b是一个基于CodeLlama模型的项目，专注于软件工程任务，在真实世界的GitHub问题和拉取请求上进行微调。它的开发背景和成果详见在SWE-bench基准测试上的研究论文。
模型详情
- 架构类型： 采用Transformer架构，基于CodeLlama的模型架构。
- 参数量： SWE-Llama-7b模型拥有70亿参数，而SWE-Llama-13b拥有130亿参数。
- 目标： 生成补丁来解决GitHub上的问题，基于问题描述和代码语境。
训练数据
SWE-Llama在19,000个来自37个热门Python代码仓库的GitHub问题和拉取请求上进行了微调。这些数据集与用于SWE-bench的不同。
训练过程
- 仅通过LoRA方法对注意力矩阵进行微调。
- 训练进行了4个epoch，每批次包含32个样本。
- 通过验证困惑度选择最佳的检查点。
评估结果
在SWE-bench基准测试上进行评估时：
- SWE-Llama-7b在使用oracle上下文检索时达到了3.0%的问题解决率。
- SWE-Llama-13b则达到了4.0%的问题解决率。
SWE-Llama-7b项目旨在利用深度学习技术提高自动化软件工程工具的智能水平，帮助开发者更高效地解决代码问题。若想了解更多细节或以不同角度了解这些模型的表现，可查阅相关的研究论文。
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