軟件開(kāi)發(fā)是大模型落地最快的應(yīng)用場(chǎng)景之一，但現(xiàn)有模型主要基于靜態(tài)代碼數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，缺乏對(duì)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中動(dòng)態(tài)交互、工具使用、迭代問(wèn)題解決和演化特性的深入理解，影響了其在真實(shí)場(chǎng)景中的實(shí)用性。

據(jù)介紹，通義靈碼SWE-GPT基座模型為通義千問(wèn)Qwen2.5，在后訓(xùn)練階段進(jìn)一步模擬人類程序員的認(rèn)知過(guò)程，學(xué)習(xí)軟件工程領(lǐng)域復(fù)雜問(wèn)題的端到端多步驟解決過(guò)程。同時(shí)，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性采用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代模型訓(xùn)練，通過(guò)模擬真實(shí)軟件開(kāi)發(fā)中的動(dòng)態(tài)交互與迭代問(wèn)題解決過(guò)程（如代碼庫(kù)理解、故障定位和補(bǔ)丁生成），有效解決現(xiàn)有基礎(chǔ)大模型的局限性。

在模型訓(xùn)練階段，為了增強(qiáng)訓(xùn)練過(guò)程的魯棒性，通義靈碼團(tuán)隊(duì)還采用了課程學(xué)習(xí)的方法，隨著迭代的進(jìn)行，逐步加入當(dāng)前模型未能解決的問(wèn)題，循序漸進(jìn)提高訓(xùn)練樣本的復(fù)雜度，確保模型鞏固基礎(chǔ)能力。

此前的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在權(quán)威基準(zhǔn)SWE-bench-Verified（500項(xiàng)真實(shí)GitHub任務(wù)）測(cè)試中， SWE-GPT 72B以 30.20%問(wèn)題解決率刷新開(kāi)源紀(jì)錄，較Llama 3.1 405B提升22.76%，接近同時(shí)期閉源模型GPT-4o的效果。不僅如此，輕量級(jí)SWE-GPT 7B模型以 18.20%的解決率超越Llama 3.1 70B（17.20%），展現(xiàn)了小尺寸模型在復(fù)雜軟件維護(hù)任務(wù)中的實(shí)用價(jià)值。

更重要的是，SWE-GPT是一個(gè)通用框架，可以進(jìn)行持續(xù)拓展，比如以其為基礎(chǔ)引入思考能力和測(cè)試時(shí)擴(kuò)展（test-time scaling），小尺寸（32B）模型在SWE-bench-Verified上可以達(dá)到46%的問(wèn)題解決率，接近業(yè)界領(lǐng)先的閉源模型 Claude 3.5 Sonnet v2 (46.20%) 和 OpenAI o1 (45.60%) 。

ISSTA評(píng)審委員會(huì)專家點(diǎn)評(píng)稱：“ SWE-GPT是一種新穎的以「軟件開(kāi)發(fā)流程為中心」的大語(yǔ)言模型，它提出的數(shù)據(jù)合成方案真實(shí)模擬了實(shí)際軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程，這是AI輔助軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域前進(jìn)的重要一步。”

通義靈碼算法負(fù)責(zé)人李永彬表示：“基于大模型的軟件工程智能化領(lǐng)域的研究和應(yīng)用正在快速發(fā)展，僅靠現(xiàn)有基礎(chǔ)模型仍無(wú)法滿足真實(shí)場(chǎng)景的需求，SWE-GPT為AI 輔助軟件開(kāi)發(fā)提出了新范式?！?/p>

ISSTA是軟件工程領(lǐng)域最具影響力的學(xué)術(shù)會(huì)議之一，該會(huì)議匯聚了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界在軟件測(cè)試、程序分析、代碼質(zhì)量保障等技術(shù)的前沿研究與應(yīng)用。本屆ISSTA共收到550篇投稿，最終錄用107篇，其中僅有9篇被評(píng)為杰出論文。

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