대형 언어 모델(LLMs)이 코드 생성부터 버그 수정까지의 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 발전함에 따라 성능 최적화는 특히 저장소 수준에서는 여전히 난제입니다. 이 간극을 좁히기 위해 TikTok과 협력 기관의 연구원들은 LLMs가 코드 성능을 최적화하는 능력을 평가하기 위해 특별히 설계된 최초의 벤치마크인 ‘SWE-Perf’를 소개했습니다. SWE-Perf는 저장소 수준에서 LLM의 성능을 측정하고 비교하는 데 사용될 것으로 예상됩니다. 이러한 벤치마크는 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 성능 최적화에 새로운 지평을 열 수 있을 것으로 기대됩니다.

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