Автоматизированная инженерия программного обеспечения (ASE)
Автоматизированная инженерия программного обеспечения (ASE) — это область, которая сочетает искусственный интеллект с процессами разработки программного обеспечения. Это помогает решать задачи отладки, улучшения функций и обслуживания. Инструменты ASE используют большие языковые модели (LLMs) для помощи разработчикам, увеличивая эффективность и справляясь с растущей сложностью программных систем.
Проблемы существующих решений
Многие современные инструменты полагаются на закрытые модели, что ограничивает их доступность и гибкость. Это особенно важно для организаций, работающих с конфиденциальными данными. Существующие подходы также часто используют статические данные для обучения, что не позволяет им эффективно справляться с динамичными задачами разработки.
Решение от Lingma SWE-GPT
Исследователи Alibaba Group разработали серию Lingma SWE-GPT — набор открытых LLM, оптимизированных для улучшения программного обеспечения. Эти модели доступны и настраиваемы, они учитывают динамичные аспекты разработки. Lingma SWE-GPT помогает сократить разрыв в производительности между открытыми и закрытыми моделями, оставаясь доступными.
Методология разработки
Разработка Lingma SWE-GPT проходит в три этапа:
- Понимание репозитория: Модель анализирует структуру проекта и извлекает важную информацию.
- Локализация ошибок: Используются специальные API для точного определения проблемного кода.
- Генерация патчей: Создаются и проверяются исправления, чтобы обеспечить целостность кода.
Эффективность модели
Lingma SWE-GPT показывает высокую производительность на тестах, решая 30.20% задач в наборе данных SWE-bench Verified, что близко к результатам закрытых моделей. Модель 7B также эффективно работает в условиях ограниченных ресурсов.
Преимущества Lingma SWE-GPT
- Доступность: Модели Lingma SWE-GPT делают возможности ASE доступными для всех разработчиков.
- Сравнимая производительность: Модель 72B показывает результаты, сопоставимые с закрытыми моделями.
- Масштабируемость: Модель 7B подходит для организаций с ограниченными ресурсами.
- Динамическое понимание: Модель учитывает итеративный процесс разработки.
- Улучшенная локализация ошибок: Высокая точность и эффективность в определении проблем.
Заключение
Lingma SWE-GPT — это значительный шаг вперед в области ASE, предлагающий открытые решения, которые могут изменить подход к разработке программного обеспечения. Эти модели делают передовые технологии более доступными и экономически эффективными для организаций.
