SWE-Hero-openhands-trajectories
קוד פתוחnvidiacc-by-4.02026-04-17
nvidia עומדים גם מאחורי NVIDIA AI, ויש עליו סקירה כאן.
המאגר כולל מעל 34 אלף מסלולי ריצה של סוכן תוכנה שפותר תקלות אמיתיות בקוד. הוא מיועד למי שרוצה לאמן מודלים על פעולות בסביבת פיתוח ולא רק על טקסט.
- 1,596הורדות בחודש
- 24לייקים
מה זה
הנתונים מורכבים מ־34,269 מסלולי ריצה מלאים של סוכן, שמכסים 11,766 תקלות תוכנה שונות. התיאורים של הבעיות נלקחו ממאגרים כמו SWE-Gym, R2E-Gym-Subset ו־SWE-rebench, כולם מפרויקטי קוד פתוח עם רישיונות מתירניים. בחלק מהמקרים, בנתוני R2E-Gym-Subset, תיאור התקלה עצמו סונתז באמצעות מודל שפה.
כל רשומה מייצגת ניסיון פתרון מלא שנאסף דרך שלד התוכנה OpenHands. הריצות נוצרו על ידי המודל Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, כך שמדובר בנתונים סינתטיים של מודל שפועל בתוך סביבה מול כלים, ולא בבני אדם שמקלידים פקודות.
המבנה הפנימי כולל את שיחת הסוכן המלאה, עם הודעות מערכת, הנחיות משתמש, צעדי הסקת המסקנות של המודל, והפלט שהתקבל מהכלים בסביבה. בסוף כל מסלול שמור ה־patch הסופי בפורמט unified diff, לצד פרטי הריפו, הרישיון המקורי ומזהה הדגימה.
מתאים ל
- אימון סוכני קוד מבוסס כלים
לימוד מודלים איך להשתמש בכלים, לנווט במאגר קוד מורכב ולתקן באגים צעד אחר צעד.
- זיקוק מודלים לתכנות
העברת יכולות הסקת המסקנות של מודל ענק כמו Qwen3-Coder למודלים קטנים ומהירים יותר.
- ניתוח מסלולי פתרון תקלות
חקר דפוסי התנהגות ותקלות נפוצות של סוכני קוד אוטונומיים בסביבת SWE-Bench.
איפה זה נופל
כל מסלולי הפתרון נוצרו על ידי מודל בודד, Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct. אם למודל המקור יש טעויות חוזרות, דפוסי חשיבה שגויים או נטייה להזיות מסוימות בקוד, הן מוטמעות ישירות בתוך הדאטהסט. בנוסף, חלק מתיאורי התקלות נוצרו בצורה סינתטית ולא נכתבו על ידי מפתחים מקוריים, מה שעלול לייצר ניסוחים מלאכותיים שלא פוגשים בגיטהאב אמיתי.
כל המאגר מבוסס על אנגלית וקוד, ואין בו שום התייחסות לעברית או לשפות אחרות. הכרטיס לא מפרט אילו מבחני הרצה עברו בהצלחה ומאיזה תחומים הריפוז, ולכן תצטרכו לסנן או לבדוק בעצמכם האם הטלאים אכן מתקנים את הבעיה לפני שמריצים אימון.
שאלות
נפוצות
האם מותר להשתמש בדאטהסט כדי לאמן מודל למוצר מסחרי?
כן, הרישיון הוא CC BY 4.0, והיוצרים ציינו במפורש שהמאגר מוכן לשימוש מסחרי. החובה היחידה היא לתת קרדיט למפרסמים לפי תנאי הרישיון. הקוד המקורי נאסף ממאגרים ברישיונות מתירניים בלבד, ללא copyleft.
איך נאספו הנתונים במאגר?
הנתונים לא הוקלדו על ידי בני אדם. התקלות נלקחו ממאגרים קיימים כמו SWE-Gym, ותיאורים מסוימים סונתזו, בזמן שמסלולי הפתרון נוצרו על ידי הרצת המודל Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct בתוך שלד OpenHands מול סביבות קוד.
האם יש בדאטהסט תמיכה בעברית?
לא, אין במאגר עברית. כל הדיונים, התיעוד, פלטי הטרמינל ותיאורי הבאגים מנוהלים באנגלית סביב קוד מקור.
מה ההבדל בין המאגר הזה לבין SWE-bench הרגיל?
SWE-bench מכיל בעיקר את נקודת ההתחלה והסוף, כלומר תיאור הבעיה והתיקון שסגר אותה. כאן יש לכם 34 אלף מסלולי פעולה מלאים שמראים את כל שלבי הגישושים, הרצת הפקודות והמסקנות של הסוכן לאורך הדרך.
איך טוענים
המאגר מחולק ל־14 קובצי Parquet ששמורים בתיקיית המידע ונגישים להורדה ישירה ללא צורך בהרשאה מיוחדת. אפשר לטעון אותו בעזרת ספריית datasets הרגילה של Hugging Face. השדות המרכזיים שצריך לעבד הם trajectory, שמכיל רשימה של שלבי השיחה והפעלת הכלים, ו־model_patch, שבו נמצא התיקון שנוצר. שימו לב שמבנה השיחה דורש התאמה לפורמט האימון שלכם כי הוא כולל תפקידי כלי ייעודיים.
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("nvidia/SWE-Hero-openhands-trajectories")הרישיון
המאגר מופץ תחת רישיון CC BY 4.0 שמתיר שימוש מסחרי ומחקר, בכפוף למתן קרדיט מתאים ליוצרים מ־NVIDIA. הקוד המקורי מהפרויקטים נלקח ברישיונות מתירניים כמו MIT, Apache 2.0 ו־BSD, כך שאין כאן מגבלת copyleft. זה אומר שאפשר לאמן מודלים מסחריים בלי חובה לחשוף את המשקולות או את הקוד שלכם.
- שימוש מסחרי
- שינוי הקוד
- חובת ייחוס