LLMs Conseguem Resolver Problemas do GitHub?
Modelos de Linguagem Conseguem Resolver Problemas Reais do GitHub? 🤔
Acabei de descobrir o SWE-bench, um benchmark fascinante que avalia modelos de IA na resolução de problemas reais extraídos de issues do GitHub. Desenvolvido por pesquisadores de Princeton e da Universidade de Chicago, o SWE-bench é um campo de testes completo para avaliar a IA na engenharia de software.
O que é o SWE-bench?
O SWE-bench inclui 2.294 problemas reais de engenharia de software, retirados de issues e pull requests de 12 repositórios populares em Python. Cada tarefa exige que o modelo modifique o código-fonte para resolver uma issue, muitas vezes alterando múltiplas funções e arquivos.
Desempenho dos Modelos de IA
No início, modelos avançados como o Claude 2 resolviam apenas cerca de 1,96% dos casos. Mas os avanços são notáveis: o modelo Claude 3.7 Sonnet já atinge 33,83% de sucesso no benchmark completo.
A OpenAI também colaborou com os autores para lançar o SWE-bench Verified—um subconjunto com 500 exemplos revisados para maior clareza e qualidade. Esse refinamento corrige problemas como testes muito específicos ou descrições vagas.
Por que isso importa?
O SWE-bench fornece um ambiente realista e desafiador para testar as habilidades práticas de programação dos modelos de IA. Diferente de benchmarks simples, ele exige entendimento profundo e alterações amplas em sistemas reais.
Para entusiastas de IA e desenvolvedores, o SWE-bench é uma excelente fonte para explorar o que a IA consegue (ou ainda não consegue) fazer na engenharia de software.
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