18:08
官方账号arXiv cs.AI@Dewu Zheng, Ruizhe Ye, Yanlin Wang, Yang Ye, Hongyu Zhang, Ensheng Shi, Xilin Liu, Yuchi Ma, Jianxing Yu, Zibin Zheng
精选73°
推荐理由：SWE-Prime用10%数据训练就能超越全数据效果，解决了软件工程领域模型训练数据质量低的问题。
SWE-Prime
共 1 条相关 AI 资讯
8月28日
18:08
SWE-Prime是一种多粒度、两阶段的SFT数据选择方法。该方法在轨迹级别筛选高质量代表性子集，在段落级别评估各段落对解决方案的贡献度和学习价值。实验显示，使用SWE-Prime选择的10%轨迹子集进行训练，在SWE-Bench Pro和SWE-Bench Verified基准上分别获得12.2%和24.2%的相对性能提升。