上海交通大学 发布 SWE-Dev 数据集, 应用在 软件开发、机器学习 领域

上海交通大学 本次发布的数据集 SWE-Dev, SWE-Dev是一个大规模数据集，旨在评估和训练自主编码系统在现实世界的功能开发任务上的能力。该数据集包含14,000个训练样本和500个测试样本，每个样本都提供了一个可运行的执行环境和开发者编写的可执行单元测试。SWE-Dev不仅为监督微调提供了高质量的数据，还通过可执行的单元测试提供了准确的奖励信号，支持强化学习。该数据集涵盖了17个聊天机器人大型语言模型、10个推理模型和10个多智能体系统，揭示了功能驱动开发是当前人工智能的挑战前沿。SWE-Dev为模型改进提供了一个有效的平台，通过在训练集上微调，使得一个70亿参数的模型在困难子集上与GPT-4o相当，凸显了其高质量训练数据的价值。

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