論文の概要: SWE-smith: Scaling Data for Software Engineering Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21798v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 16:56:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 17:42:33.275101
• Title: SWE-smith: Scaling Data for Software Engineering Agents
• Title（参考訳）: SWE-smith: ソフトウェアエンジニアリングエージェントのスケーリングデータ
• Authors: John Yang, Kilian Leret, Carlos E. Jimenez, Alexander Wettig, Kabir Khandpur, Yanzhe Zhang, Binyuan Hui, Ofir Press, Ludwig Schmidt, Diyi Yang,
• Abstract要約: SWE-smithは、大規模なソフトウェアエンジニアリングトレーニングデータを生成するための新しいパイプラインである。 128のGitHubリポジトリからソースされた50kインスタンスのデータセットを作成します。 我々はSWE-agent-LM-32Bをトレーニングし、SWE-bench Verifiedベンチマークで40.2%のPass@1リゾルバ率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.30273957706237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite recent progress in Language Models (LMs) for software engineering, collecting training data remains a significant pain point. Existing datasets are small, with at most 1,000s of training instances from 11 or fewer GitHub repositories. The procedures to curate such datasets are often complex, necessitating hundreds of hours of human labor; companion execution environments also take up several terabytes of storage, severely limiting their scalability and usability. To address this pain point, we introduce SWE-smith, a novel pipeline for generating software engineering training data at scale. Given any Python codebase, SWE-smith constructs a corresponding execution environment, then automatically synthesizes 100s to 1,000s of task instances that break existing test(s) in the codebase. Using SWE-smith, we create a dataset of 50k instances sourced from 128 GitHub repositories, an order of magnitude larger than all previous works. We train SWE-agent-LM-32B, achieving 40.2% Pass@1 resolve rate on the SWE-bench Verified benchmark, state of the art among open source models. We open source SWE-smith (collection procedure, task instances, trajectories, models) to lower the barrier of entry for research in LM systems for automated software engineering. All assets available at https://swesmith.com.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学における言語モデル(LM)の最近の進歩にもかかわらず、トレーニングデータの収集は依然として大きな問題である。 既存のデータセットは小さく、少なくとも11かそれ以下のGitHubリポジトリから1,000のトレーニングインスタンスがある。 このようなデータセットをキュレートする手順は複雑で、数百時間の人的作業が必要になります。 この問題点に対処するために,ソフトウェア工学のトレーニングデータを大規模に生成するための新しいパイプラインであるSWE-smithを紹介した。 任意のPythonコードベースが与えられた場合、SWE-smithは対応する実行環境を構築し、コードベースの既存のテスト(s)を壊す100から1000のタスクインスタンスを自動的に合成する。 SWE-smithを使用して、128のGitHubリポジトリからソースされた50kインスタンスのデータセットを作成します。 我々はSWE-agent-LM-32Bをトレーニングし、SWE-bench Verifiedベンチマークで40.2%のPass@1リゾルバ率を実現した。 SWE-smith(コンパイル手順、タスクインスタンス、トラジェクトリ、モデル)をオープンソースにして、自動ソフトウェアエンジニアリングのためのLMシステムの研究の参入障壁を低くする。 すべての資産はhttps://swesmith.comで入手できる。

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