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NVIDIA Open-SWE-Tracesからの教師ありファインチューニングデータ構築:軌跡解析、パッチ分析、トークンバジェット、ツール使用指標

このチュートリアルでは、NVIDIAのOpen-SWE-Tracesデータセットを使用して、エージェント型ソフトウェアエンジニアリングの軌跡を教師ありファインチューニングに備える方法を紹介します。Hugging Faceからのストリーミング、マルチターン対話の正規化、コードパッチの解析、分析DataFrameの構築、および成功ラベル、トークン制限、言語フィルタに基づく高品質軌跡の選択について説明します。

ソースMarkTechPost著者: Sana Hassan
NVIDIA Open-SWE-Tracesからの教師ありファインチューニングデータ構築:軌跡解析、パッチ分析、トークンバジェット、ツール使用指標
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要点

  • Hugging FaceからOpen-SWE-Tracesをストリーミングし、ローカルダウンロード不要。
  • エージェント軌跡を正規化し、ロール数、ツール使用、パッチ情報を抽出。
  • 分析DataFrameを構築し、軌跡長、パッチサイズ、言語分布、解決率を可視化。
  • 成功ラベル、トークンバジェット(32K)、言語フィルタでSFTサブセットを作成。

要点と分析は自動生成され、誤りを含む場合があります。原典をご確認ください。

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