SWE-RL

Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen

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SWE-RL ist eine von Facebook Research entwickelte Inferenztechnik für große Sprachmodelle basierend auf verstärkendem Lernen. Ziel ist es, die Leistung des Modells bei Softwareentwicklungsaufgaben mithilfe von Daten zur Entwicklung von Open-Source-Software zu verbessern. Die Technik optimiert die Inferenzfähigkeit des Modells durch einen regelbasierten Belohnungsmechanismus, sodass es Code besser verstehen und qualitativ hochwertigen Code generieren kann. Die Hauptvorteile von SWE-RL liegen in der innovativen Methode des verstärkenden Lernens und der effektiven Nutzung von Open-Source-Daten, die neue Möglichkeiten im Bereich Softwareentwicklung eröffnen. Die Technik befindet sich derzeit in der Forschungsphase und es gibt noch keine klare kommerzielle Preisgestaltung. Sie besitzt jedoch ein erhebliches Potenzial zur Steigerung der Entwicklungseffizienz und der Codequalität.

Modelltraining mit Daten zur Entwicklung von Open-Source-Software
Optimierung der Inferenzfähigkeit durch regelbasierte Belohnungsmechanismen
Unterstützung von Codegenerierungs- und Optimierungsaufgaben
Bereitstellung einer Belohnungsfunktion basierend auf Sequenzähnlichkeit
Unterstützung der Integration in bestehende Code-Editoren
Bereitstellung von Such- und Ersetzfunktionen auf Code-Fragmentebene
Unterstützung der Code-Inferenz für verschiedene Programmiersprachen
Bereitstellung detaillierter Vorschläge und Feedbacks zu Codeänderungen

Dieses Produkt richtet sich hauptsächlich an Softwareentwickler
Forscher und Entwicklungsteams
um die Codequalität und die Entwicklungseffizienz zu verbessern. Durch die durch verstärkendes Lernen optimierte Inferenzfähigkeit bietet SWE-RL Entwicklern intelligentere Vorschläge zur Codegenerierung und -optimierung
wodurch der manuelle Codieraufwand reduziert und die Wartbarkeit des Codes verbessert wird. Darüber hinaus eignet es sich für Forschungseinrichtungen
um die Anwendung von verstärkenden Lernen im Software Engineering zu untersuchen.

Entwickler optimieren Python-Codeabschnitte mit SWE-RL
um die Codequalität zu verbessern.
Forschungsteams nutzen SWE-RL
um verstärkendes Lernen in der Codegenerierung zu untersuchen.
Entwicklungsteams generieren mit SWE-RL automatisch Codekommentare und -dokumentation.

1. Klonen Sie das SWE-RL-Code-Repository lokal.
2. Installieren Sie die Abhängigkeiten und konfigurieren Sie die Entwicklungsumgebung.
3. Verwenden Sie die bereitgestellte Belohnungsfunktion
um Code-Abschnitte zu optimieren.
4. Passen Sie den Code basierend auf den Ergebnissen an oder optimieren Sie das Modell weiter.

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SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B ist ein Open-Source-Inferenzmodell, das sich auf mathematische, codebezogene und logische Aufgaben konzentriert.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) ist ein Framework zur Verbesserung der Inferenzleistung großer Sprachmodelle.

Vibe Coder — Vibe Coder ist eine Open-Source-Erweiterung für VS Code, die die Erkundung von sprachbasierten KI-Programmiererlebnissen ermöglicht.

Open Multi-Agent Canvas — Eine Open-Source-Schnittstelle für Multi-Agenten-Chats, die die Verwaltung mehrerer Agenten in einem dynamischen Dialog ermöglicht.

AlphaMaze-v0.2-1.5B — Eine innovative Methode zur Verbesserung der visuellen Schlussfolgerungsfähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) durch das Lösen von Textlabyrinth-Aufgaben.

NovaSky — NovaSky ist eine KI-Technologieplattform, die sich auf die Generierung von Code und die Optimierung von Inferenzmodellen konzentriert.

Coding-Tutor — Erkundung des Potenzials großer Sprachmodelle als Programmierhilfe und Einführung des Trace-and-Verify-Workflows.

SWE-Lancer — SWE-Lancer ist ein Benchmark mit über 1400 Freie-Software-Engineering-Aufgaben im Gesamtwert von 1 Million US-Dollar.

OmniParser-v2.0 — OmniParser ist ein universelles Tool zur Bildschirmanalyse, das UI-Screenshots in ein strukturiertes Format umwandelt und so die Leistung von auf LLMs basierenden UI-Agenten verbessert.

Huginn-0125 — Huginn-0125 ist ein latentes, rekursives Deep-Learning-Modell mit 3,5 Milliarden Parametern, das auf Schlussfolgerungen und Codegenerierung spezialisiert ist.

DeepClaude — Vereint die Inferenzfähigkeit von DeepSeek R1 mit der Kreativität und Codegenerierungsfähigkeit von Claude in einer einheitlichen API und Chat-Oberfläche.

R1-V — Kostengünstige Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit von visuellen Sprachmodellen, für weniger als 3 US-Dollar.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B ist ein großes, quelloffenes Sprachmodell, dessen Leistung durch Reinforcement Learning verbessert wurde.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell für Textgenerierung und Inferenzaufgaben.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ist ein großes Sprachmodell, das mit verstärktem Lernen optimiert wurde und sich auf Schlussfolgerungen und Dialogfähigkeit konzentriert.

FlagEval — Modellbewertungsplattform

Agentless — Agentenlose Methode zur automatischen Lösung von Softwareentwicklungsproblemen

OLMo-2-1124-7B-SFT — Hochleistungsfähiges Modell zur englischen Textgenerierung

Open Notebook — KI-gestützte Open-Source-Notiz-/Forschungsplattform, die Ihre Privatsphäre respektiert.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Fortschrittliches Textgenerierungsmodell für diverse Aufgaben

Tülu 3 — Open-Source-Framework für das Fine-Tuning von hochmodernen Sprachmodellen

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — 1,5 Milliarden Parameter umfassendes, instruktiv feinabgestimmtes Modell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-3B — Ein 3B-Parameter-Modell der Qwen2.5-Coder-Serie, spezialisiert auf Codegenerierung und -verständnis.

Qwen2.5-Coder-7B — 7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — 14B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — Open-Source-Großsprachemodell für die Codegenerierung

Lingma SWE-GPT — Ein quelloffenes, großes Sprachmodell, das speziell für die Softwareverbesserung entwickelt wurde.

OpenHands — Open-Source KI-Assistent für Entwickler zur Steigerung der Entwicklungseffizienz.

5ire — Einfach zu bedienen und entfesselt die immense Kraft der KI.