🌟 Llama3-SWE-RL: Революционная Методика Обучения LLM для Разработки ПО с Использованием Обучения с Подкреплением!

Вы не поверите, как далеко нас завела технология разработки! знакомьтесь с Llama3-SWE-RL — настоящей находкой для программистов и энтузиастов! Эта методика обучения языковых моделей (LLM) открывает новые горизонты в мире программирования, используя обучение с подкреплением (RL) на основе открытых репозиториев GitHub! 🎉

Так что же такое SWE-RL? Это не просто очередная пустая аббревиатура, а настоящая техника, которая наделяет LLM навыками разумного рассуждения! Она(!) значительно улучшает результаты на задачах в совершенно разных областях: от функционального программирования и использования библиотек до планирования кода, математических операций и обработки естественного языка (NLP). И вот в чем прелесть: в отличие от традиционных методов, SWE-RL дает моделям возможность совершенствовать свои способности рассуждения за счет реальных данных.

🔥 Как это работает?

Механизм SWE-RL состоит из нескольких блестящих этапов, и каждый из них — это шаг к улучшению качества программного обеспечения и облегчению жизни разработчикам!

🟢 1. Сбор и Обработка Данных

Первый этап — самый увлекательный! Команда собирает и модерирует pull requests из публичных репозиториев GitHub, а затем подготавливает их к обучению. Это включает в себя разметку данных и преобразование их в уникальный датасет. Знакомьтесь с Oracle Patch — эталонным вариантом исправления кода, нужен он для обучения и оценки языковых моделей в контексте автоматического решения проблем в ПО.

🟢 2. Обучение LLM на Новой Волне

На втором этапе происходит настоящее волшебство! Модель обучается на навыках генерации кода, оценивает свои результаты в соответствии с контекстом. И тут начинается настоящий экшен! С использованием similarity score между выводом модели и Oracle Patch модель получает свои вознаграждения. И вот что действительно захватывающе! Неправильные ответы наказываются отрицательным вознаграждением.

🟢 3. Оптимизация с GPRO

На третьем этапе мы выходим на финишную прямую! Используя GPRO, модель корректирует и оптимизирует свою политику обучения. Результаты, полученные от тестовой модели Llama3-SWE-RL-70B, поражают воображение: она демонстрирует 41% успеха на SWE-bench Verified. Это один из лучших результатов среди моделей среднего размера (<100B), и он не уступает результатам более мощных систем, таких как GPT-4o!

🔧 Практическое Применение SWE-RL

И, конечно же, самое интересное — это применение SWE-RL на практике! Все необходимые инструменты, шаблоны промптов и реализация функции вознаграждения доступны в репозитории проекта. Позвольте мне поделиться с вами простым примером установки:

# Установка SWE-RL git clone https://github.com/facebookresearch/swe-rl && cd swe-rl pip install -e ".[dev]" pytest

Вот пример того, как вы можете использовать функцию вознаграждения в своем проекте:

import swerl file = """ def sort_list(lst): return sorted(lst) """.strip() oracle_file = """ def sort_list(lst: list[int]) -> list[int]: return sorted(lst) """.strip() context = {"example.py": file} oracle = {"example.py": oracle_file} output = """ <think> ...мысли от LLM </think> <solution> ```python ### example.py <<<<<<< SEARCH def sort_list(lst): ======= def sort_list(lst: list[int]) -> list[int]: >>>>>>> REPLACE </solution> """.strip() reward, metadata = swerl.core.reward.calculate_search_replace_reward(context, oracle, output) assert reward == 1.0 print(metadata)

📌 Лицензирование

Этот проект имеет лицензию CC-NC-4.0, так что вы можете свободно исследовать, развивать и адаптировать его!

В общем, Llama3-SWE-RL – это более чем просто методика обучения, это настоящая революция для всех, кто связан с программированием! Эта технология не только облегч

Llama3-SWE-RL: Революция в обучении LLM для разработки ПО! ver 0
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать

Llama3-SWE-RL: Революция в обучении LLM для разработки ПО! ver 1
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать

Llama3-SWE-RL: Революция в обучении LLM для разработки ПО! ver 2
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать

Llama3-SWE-RL: Революция в обучении LLM для разработки ПО! ver 3
Ширина: 1216 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 19:20

Скачать