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「言語モデルがプログラマーを置き換えることはできるのか？プリンストン大学とシカゴ大学の研究者が、GitHubからの実際の課題解決において機械学習モデルのテストを行う評価フレームワークであるSWE-benchを紹介」

言語モデルの実世界のソフトウェアエンジニアリングの課題への適用能力を評価することは、彼らの進歩にとって重要です。SWE-bench（SWEベンチ）は、PythonリポジトリのGitHubの課題とプルリクエストを使用し、これらのモデルがコーディングタスクや問題解決にどれだけ対処できるかを評価する革新的な評価フレームワークです。調査の結果、最も高度なモデルでも簡単な課題しか対処できないことが明らかになりました。これは、実用的かつインテリジェントなソフトウェアエンジニアリングのソリューションを可能にするために、言語モデルのさらなる進歩が喫緊の課題であることを強調しています。以前の研究では、言語モデルの評価フレームワークが導入されていますが、これらはより多目的性が必要であり、実世界のソフトウェアエンジニアリングのタスクの複雑さに対処する必要があります。特にコード生成の既存のベンチマークは、これらの課題の深さを捉える必要があります。プリンストン大学とシカゴ大学の研究者によるSWE-benchフレームワークは、パッチ生成や複雑なコンテキスト推論などの実世界のソフトウェアエンジニアリングの課題に焦点を当て、ソフトウェアエンジニアリングの機能を向上させるためのより現実的かつ総合的な評価を提供することで際立っています。これは、ソフトウェアエンジニアリングの機械学習の分野で特に関連性があります。言語モデル（LM）は広範に商業アプリケーションで使用されているため、その能力を評価するための堅牢なベンチマークの必要性が明らかになります。既存のベンチマークは、実世界のタスクを持つ言語モデルに対してチャレンジングであるように見直す必要があります。ソフトウェアエンジニアリングのタスクは、その複雑さと単体テストによる検証性により、説得力のあるチャレンジを提供します。SWE-benchフレームワークは、GitHubの課題と解決策を活用して、ソフトウェアエンジニアリングの文脈でLMを評価するための実用的なベンチマークを作成し、実世界での適用性と継続的な更新を促進します。彼らの研究には、GitHubからの2,294の実世界のソフトウェアエンジニアリングの問題が含まれています。LMは、関数、クラス、ファイル全体にわたって課題を解決するためにコードベースを編集します。モデルの入力には、タスクの指示、課題のテキスト、取得したファイル、例のパッチ、プロンプトが含まれます。モデルの性能は、スパースな回収とオラクル回収の2つのコンテキスト設定で評価されます。評価結果は、Claude 2やGPT-4のような最新鋭のモデルでも、実世界のソフトウェアエンジニアリングの課題に対して解決するのが困難であり、最高のコンテキスト回収方法でも合格率は4.8％や1.7％など非常に低いことを示しています。彼らのモデルは、より長いコンテキストからの問題やコンテキストのバリエーションに対して敏感であり、短くて整形されていないパッチファイルを生成する傾向があります。これは、複雑なコード関連のタスクの処理における課題を強調しています。言語モデルが進化するにつれて、文献では実用的で実世界のシナリオでの包括的な評価の重要性が強調されています。評価フレームワークであるSWE-benchは、ソフトウェアエンジニアリングの文脈で次世代の言語モデルの能力を評価する厳しい現実的なテストベッドとして役立ちます。評価結果は、最先端の言語モデルでも複雑なソフトウェアエンジニアリングの課題に対処する能力には限界があることを示しています。彼らの貢献は、より実用的でインテリジェントで自律性のある言語モデルの開発の必要性を強調しています。研究者はSWE-bench評価フレームワークのさらなる向上に向けていくつかの方法を提案しています。彼らの研究では、より幅広い範囲のソフトウェアエンジニアリングの問題を含むベンチマークの拡大が示唆されています。高度な回収技術やマルチモーダルラーニングアプローチの探索は、言語モデルのパフォーマンスを向上させることができます。複雑なコード変更の理解の制約や整形されたパッチファイルの生成の改善に対応することは、将来の探究の重要な領域として強調されています。これらのステップは、現実のソフトウェアエンジニアリングシナリオにおける言語モデルのより包括的かつ効果的な評価フレームワークを作成することを目指しています。

トレンドのAI GitHub リポジトリ 2023年10月9日の週

「GitHubは人気のあるコードホスティングプラットフォームであり、開発者がさまざまなプログラミング言語やフレームワークのプロジェクトを共有し、共同作業することができますデータサイエンスの最新動向を知りたいという興味があるなら、GitHubは必須のプラットフォームですでは、さあ...」

GitHub

「Hugging FaceはLLMのための新しいGitHubです」

ハギングフェイスは、大規模言語モデル（LLM）のための「GitHub」となりつつありますハギングフェイスは、LLMの開発と展開を簡素化するツールを提供しています

「機械学習プロジェクトのための最高のGitHubの代替品」

「GitHubに似た機能と機能を提供するいくつかのプラットフォームやサイトを見てみましょうこれらは簡単にGitHubに対抗できる堅牢な機能を備えています」

「トップ12のコンピュータビジョンのGitHubリポジトリ」

AI＆MLの分野で学び続け、最新情報を追い続けるのに最適な場所の一つはGitHubですこの分野の異なる視点をカバーする本当に素晴らしいGitHubのリポジトリがあります

「Huggy Lingo：Hugging Face Hubで言語メタデータを改善するための機械学習の利用」

Huggy Lingo: Hugging Face Hubで言語メタデータを改善するために機械学習を使用する要約: 私たちは機械学習を使用して、言語メタデータのないHubデータセットの言語を検出し、このメタデータを追加するために司書ボットがプルリクエストを行っています。 Hugging Face Hubは、コミュニティが機械学習モデル、データセット、アプリケーションを共有するリポジトリとなっています。データセットの数が増えるにつれて、メタデータは自分のユースケースに適したリソースを見つけるための重要なツールとなっています。このブログ投稿では、Hugging Face Hubでホストされるデータセットのメタデータを改善するために機械学習を使用したいくつかの初期実験を共有します。 Hub上のデータセットの言語メタデータ Hugging Face Hubには現在約50,000の公開データセットがあります。データセットで使用される言語に関するメタデータは、データセットカードの先頭にあるYAMLフィールドを使用して指定することができます。すべての公開データセットは、メタデータ内の言語タグを使用して1,716の一意の言語を指定しています。ただし、指定される言語のいくつかは、異なる方法で指定されることになります。たとえば、IMDBデータセットでは、YAMLメタデータにen（英語を示す）が指定されています。 IMDBデータセットのYAMLメタデータのセクション英語がHub上のデータセットで遥かに最も一般的な言語であることは驚くべきことではありません。Hub上のデータセットの約19%が言語をenとしてリストしています（enのバリエーションを含めない場合であり、実際の割合はおそらくはるかに高いでしょう）。 Hugging Face Hub上のデータセットの頻度とパーセンテージ頻度英語を除外した場合、言語の分布はどのようになりますか？いくつかの支配的な言語のグループがあり、その後は言語が出現する頻度が比較的滑らかに減少していることがわかります。…

AI チュートリアル Open AI と GitHub を使用して Streamlit で AI チャットアプリを起動する方法

この記事では、「Streamlit」というサービスについて話し合います私たちが必要とするものには最適ですPythonの初心者であっても、自分自身のAIチャットアプリを作成して共有するために使用することができました以下で説明します...

Hugging Face HubでのSentence Transformers

過去数週間、私たちは機械学習エコシステム内の多くのオープンソースフレームワークと協力関係を築いてきました。特に私たちが興奮しているのは、Sentence Transformersです。 Sentence Transformersは、文、段落、画像の埋め込みのためのフレームワークです。これにより、意味のある埋め込みを導出することができます（1）。これは、意味検索や多言語ゼロショット分類などのアプリケーションに役立ちます。Sentence Transformers v2のリリースの一環として、たくさんのクールな新機能があります：ハブでモデルを簡単に共有することができます。文の埋め込みと文の類似性のためのウィジェットおよび推論API。より優れた文の埋め込みモデルが利用可能になりました（ベンチマークとハブ内のモデル）。ハブには、100以上の言語の90以上の事前学習済みSentence Transformersモデルがあり、誰でもそれらを利用し、簡単に使用することができます。事前学習済みモデルは、数行のコードで直接ロードして使用できます： from sentence_transformers import SentenceTransformer sentences = ["Hello World", "Hallo Welt"] model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2')…

Hugging Face Hubへようこそ、spaCyさん

spaCyは、産業界で広く使用される高度な自然言語処理のための人気のあるライブラリです。spaCyを使用すると、固有表現認識、テキスト分類、品詞タグ付けなどのタスクのためのパイプラインの使用とトレーニングが容易になり、大量のテキストを処理して分析する強力なアプリケーションを構築できます。 Hugging Faceを使用すると、spaCyパイプラインをコミュニティと簡単に共有できます！単一のコマンドで、モデルカードが含まれ、必要なメタデータが自動生成されたパイプラインパッケージをアップロードできます。推論APIは現在、固有表現認識（NER）をサポートしており、パイプラインをブラウザで対話的に試すことができます。また、パッケージ用のライブURLも提供されるため、プロトタイプから本番環境までのスムーズなパスでどこからでもpip installできます！モデルの検索 spaCy orgには、60以上のカノニカルモデルがあります。これらのモデルは最新の3.1リリースからのものであり、最新のリリースモデルをすぐに試すことができます！さらに、コミュニティからのすべてのspaCyモデルはここで見つけることができます：https://huggingface.co/models?filter=spacy。ウィジェットこの統合にはNERウィジェットのサポートも含まれており、NERコンポーネントを持つすべてのモデルは、デフォルトでこれを備えています！近日中に、テキスト分類や品詞タグ付けのサポートも追加されます。既存のモデルの使用 Hubからのすべてのモデルは、pip installを使用して直接インストールすることができます。 pip install https://huggingface.co/spacy/en_core_web_sm/resolve/main/en_core_web_sm-any-py3-none-any.whl # spacy.load()を使用する。 import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_sm") # モジュールとしてインポートする。…

Hugging Face Hubへようこそ、Stable-baselines3さん🤗

私たちはHugging Faceで、深層強化学習の研究者や愛好家向けのエコシステムに貢献しています。そのため、私たちはStable-Baselines3をHugging Face Hubに統合したことをお知らせできることをうれしく思っています。 Stable-Baselines3は、最も人気のあるPyTorch深層強化学習ライブラリの1つであり、さまざまな環境（Gym、Atari、MuJoco、Procgenなど）でエージェントのトレーニングとテストを簡単に行うことができます。この統合により、保存されたモデルをホストできるようになり、コミュニティから強力なモデルをロードすることができます。この記事では、その方法を紹介します。インストール Hugging Face Hubでstable-baselines3を使用するには、次の2つのライブラリをインストールする必要があります。 pip install huggingface_hub pip install huggingface_sb3 モデルの検索現在、Space Invaders、Breakout、LunarLanderなどをプレイするエージェントの保存されたモデルをアップロードしています。さらに、コミュニティからすべてのstable-baselines-3モデルをここで見つけることができます。必要なモデルを見つけたら、リポジトリIDをコピーするだけです。 Hubからモデルをダウンロードするこの統合の最もクールな機能は、HubからStable-baselines3に保存されたモデルを非常に簡単にロードできることです。そのためには、保存されたモデルを含むリポジトリのrepo-idと、リポジトリ内の保存されたモデルzipファイルの名前をコピーする必要があります。例えば、sb3/demo-hf-CartPole-v1…

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