par SWE-bench
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Le modèle SWE-agent LM 7B est un modèle de langage spécialisé dans l'ingénierie logicielle, conçu pour assister les agents autonomes dans la résolution de tâches de développement et de maintenance de code. Entraîné sur des trajectoires générées par des interactions entre SWE-agent et des modèles avancés comme Claude 3.7 Sonnet, il excelle dans la compréhension et la génération de code, ainsi que dans l'exécution d'opérations complexes sur des dépôts logiciels. Ses principales capacités incluent l'analyse de problèmes techniques, la proposition de correctifs, et l'automatisation de workflows de développement, ce qui en fait un outil précieux pour les équipes cherchant à accélérer leurs processus de débogage et d'amélioration continue. Ce modèle se distingue par son approche open source et son intégration fluide avec l'écosystème SWE-agent, offrant une solution accessible et performante pour les développeurs et les chercheurs en IA.
SWE-agent-LM-7B is a Language Model for Software Engineering trained using the SWE-smith toolkit. We introduce this model as part of our work: SWE-smith: Scaling Data for Software Engineering Agents.
SWE-agent-LM-7B is 100% open source. Training this model was simple - we fine-tuned Qwen 2.5 Coder Instruct on 5k trajectories generated by SWE-agent + Claude 3.7 Sonnet. The dataset can be found here.
SWE-agent-LM-7B is compatible with SWE-agent. Running this model locally only takes a few steps! Check here for more instructions on how to do so.
If you found this work exciting and want to push SWE-agents further, please feel free to connect with us (the SWE-bench team) more!
