swe-bench

TLDR

Big Idea: Die Hauptidee ist es, einen realistischen Benchmark für Coding-Aufgaben zu entwickeln, der real-world Software-Engineering-Probleme aus GitHub-Repositories abbildet. Anders als bisherige Coding-Benchmarks, die meist einfache, isolierte Programmieraufgaben umfassen, zielt swe darauf ab, die Fähigkeiten von LLMs in komplexeren, kontextreichen Software-Entwicklungsszenarien zu testen.

Ergebnisse:

• Entwicklung eines Benchmarks mit 2.294 realen Software-Engineering-Aufgaben aus 12 Python-Repositories
• Extensive Evaluierung zeigt, dass selbst fortschrittliche LLMs nur sehr begrenzt in der Lage sind, diese Aufgaben zu lösen
  • Das beste Modell (Claude 2) löst nur 1,96% der Aufgaben
• Herausforderungen umfassen:
  • Verständnis komplexer Codebasen
  • Navigieren durch mehrere Dateien
  • Verstehen und Implementieren kontextabhängiger Änderungen

Relevanz: Das Paper ist wichtig, weil es:

• Die Grenzen aktueller KI-Modelle in realen Software-Engineering-Kontexten aufzeigt
• Einen systematischen Ansatz zur Bewertung von KI-Systemen in komplexen Programmieraufgaben bietet
• Die Notwendigkeit weiterer Forschung zur Verbesserung von KI-gestützter Softwareentwicklung unterstreicht

Verwandte Arbeiten: Verbesserungen gegenüber früheren Arbeiten:

• Geht über einfache Code-Generierungsaufgaben hinaus
• Verwendet echte, komplexe Software-Repositories statt künstlich erstellter Probleme
• Bietet einen dynamisch erweiterbaren Benchmark
• Ermöglicht eine umfassendere Bewertung von KI-Modellen in realistischen Entwicklungsszenarien

Offene Fragen:

• Wie können KI-Modelle besser kontextübergreifende Codeänderungen verstehen?
• Welche Architekturen oder Trainingsmethoden könnten die Performance verbessern?
• Wie lassen sich Modelle entwickeln, die komplexe Software-Engineering-Aufgaben zuverlässig lösen können?
• Wie können Modelle besseres Verständnis für Codestrukturen und -abhängigkeiten entwickeln?
• Welche Rolle können Ausführungsumgebungen und Rückmeldungsschleifen beim Lösen von Programmieraufgaben spielen?

Source:

• https://arxiv.org/abs/2310.06770
• https://www.swebench.com/

My Notes

Methodik:

1. Datenbasis:

• 2.294 reale Software-Probleme
• Aus 12 populären Python-Repositories
• Quelle: GitHub Pull Requests
• Zusätzlicher Trainingsdatensatz: SWE-Bench-Train mit 19.000 Aufgaben

2. Benchmark-Aufbau:

• Dreistufige Qualitätssicherungs-Pipeline
• Fokus auf gut gewartete Repositories
• Strenge Auswahlkriterien für Aufgaben
• Verwendung von Patch-Dateien und Testframeworks zur Bewertung

3. Retrievalmethoden:

• Sparse Retrieval (BM25-Algorithmus)
• “Oracle” Retrieval (idealer Vergleichsansatz)

Retrievalmethoden:

Wie sollten große Codebasen gehandhabt werden?

Das grundlegende Problem:

• Die Modelle müssen relevante Code-Dateien finden und verstehen
• Der Kontext (Code) ist sehr lang und die Anfragen sind in natürlicher Sprache
• Es muss also eine Methode gefunden werden, die richtigen Code-Dateien zu identifizieren
• Zwei Ansätze werden verglichen:

Sparse Retrieval mit BM25:

• Praktischer Ansatz: Verwendet BM25-Algorithmus um relevante Dateien zu finden
• Es werden so viele Dateien geladen wie in das Kontextfenster passen
• Testergebnis: Modelle arbeiten am besten mit kleinerem Kontextfenster

“Oracle” Retrieval:

• Theoretischer/idealer Ansatz: Man weiß bereits vorab, welche Dateien geändert werden müssen
• Weniger realistisch, da Entwickler normalerweise nicht im Voraus wissen, welche Dateien betroffen sind
• Dient hauptsächlich als Vergleichsmetrik

Vergleich der Ergebnisse:

• In 40% der Fälle findet BM25 alle relevanten Dateien und mehr
• In fast 50% der Fälle findet BM25 keine der tatsächlich benötigten Dateien
• Dies zeigt, dass die automatische Identifizierung relevanter Code-Dateien noch eine große Herausforderung darstellt

Ergebnisse

1. Allgemeine Performance:

• Modelle kämpfen signifikant mit den Aufgaben
• Claude 2 (bestes Modell) löst nur 1.96% der Probleme mit BM25 retrieval
• Mit “Oracle” retrieval steigt die Performance auf 4.8%

2. Performance nach Repositories:

• Performance variiert zwischen verschiedenen Repositories
• Modelle zeigen ähnliche Trends bei verschiedenen Repos
• Aber: Die gelösten Aufgaben überlappen sich nicht stark zwischen den Modellen
• Beispiel: Claude 2 löst nur 42% der Aufgaben, die SWE-Llama löst

3. Einfluss der Bildverarbeitung:

• Manche Repositories haben viele eingebettete Bilder (z.B. matplotlib: 32%, seaborn: 10%)
• Dies erschwert die Aufgabe für text-basierte Modelle
• Könnte multimodale LLMs erfordern

4. Kontextlängen-Analyse:

• Performance sinkt mit steigender Kontextlänge
• Modelle haben Schwierigkeiten, relevanten Code in großen Kontexten zu lokalisieren
• Selbst bei besserem Recall durch größeres Kontextfenster sinkt die Performance

5. Zeitliche Analyse:

• Die Forscher haben analysiert, ob das Erstellungsdatum eines Issues einen Einfluss auf die Lösungsfähigkeit der Modelle hat
• Also: Können Modelle ältere Issues besser lösen als neuere? Das Ergebnis:
  • Es wurde keine Verbindung zwischen dem Alter eines Issues und der Lösungsfähigkeit gefunden
  • Die Modelle lösen alte und neue Issues etwa gleich gut (oder schlecht) Warum ist das wichtig?
  • Man könnte vermuten, dass KI-Modelle ältere Issues besser lösen, weil:
    • Diese Issues eventuell in ihren Trainingsdaten waren
    • Sie die Lösungen “auswendig gelernt” haben könnten
  • Das Ergebnis zeigt aber: Die Modelle “schummeln” nicht
    • Sie memorisieren nicht einfach bekannte Lösungen
    • Sie versuchen tatsächlich die Probleme zu verstehen und zu lösen
    • Sind dabei aber noch nicht sehr erfolgreich

6. Patch-Generierung: (Patches sind die Änderungen des LLMs) Die Studie vergleicht, wie die Modelle Code ändern (“Patches”) im Vergleich zu menschlichen Lösungen: Modell-Generierte Patches:
   • Sind meist kurz und einfach
   • Lösen nur das konkrete Problem
   • Verwenden hauptsächlich grundlegende Programmierung
   • Ignorieren oft existierende Bibliotheken/Funktionen
   Menschliche Patches (Gold-Patches):
   • Sind umfangreicher
   • Berücksichtigen das größere Bild
   • Nutzen existierende Codebase-Funktionen
   • Denken an mögliche zukünftige Probleme
   • Verbessern oft auch die Code-Struktur

Wichtige Erkenntnisse:

• Modelle generieren meist kurze, oberflächliche Patches
• Keine Memorisierung alter Lösungen
• Große Diskrepanz zwischen KI-generierten und menschlichen Patches

Offene Forschungsfragen:

1. Wie können Modelle besseres Kontextverständnis entwickeln?
2. Welche Architekturen ermöglichen komplexere Codeänderungen?
3. Wie lässt sich die Fähigkeit zur strukturellen Codeanalyse verbessern?