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End of preview. Expand in Data Studio

The Null Edit — data

Reading where a small model wants to change code, without letting it write.

This dataset holds everything measured for the paper The Null Edit: the per-token log-probabilities of Gemma 4 (E2B, E4B, 12B, 26B A4B, 31B) teacher-forced on unchanged source files of SWE-bench issues, the model's generated answers used as baselines, and the per-file metrics behind every table and figure.

  • Code, pre-registration, research log, reviews: https://github.com/moncifem/null-edit
  • Paper: Kaggle writeup, Google – The Gemma 4 Developer Agent Paper Track (text in the repository: PAPER.md)

Null-edit teacher forcing

The idea in three lines

  1. Give the model an issue and a source file and ask it to rewrite the file so that the issue is fixed.
  2. Do not let it write. Feed the unchanged file back as its own answer and record, at every token, the probability p_t of writing what is already there. One forward pass, nothing generated.
  3. Per line, S_i = −Σ log p_t is the edit hazard: how strongly the model wants to depart from that line. The product form gives the exact distribution of where a sampled rewrite would first differ from the file.

Running the same prompt with a wrong issue and keeping the excess gives the issue-specific hazard H_i.

What we found

Line of the human fix in the top 10 lines Right function ranked first
Null-edit map, H (2 passes) 69% 50%
Null-edit map, S (1 pass) 64% 44%
Same model asked for line ranges 51% 60%
BM25 38% 38%
Map under a wrong issue (control) 16% 19%

Gemma 4 E4B, bf16, 300 held-out files (240 issues) of SWE-bench Verified; no fine-tuning, tests or tools.

Hit rate by number of lines inspected

  • On issues created after the model's training cutoff (SWE-bench-Live, 278 files) the map reaches 68% against 43% for BM25.
  • The map still localizes the fix in files that greedy rewriting would leave unchanged.
  • Larger models are not better out of the box: 12B and 26B A4B spend their hazard on comments and docstrings. Ranking code lines only repairs this (+27 points on fresh issues, pre-registered).
  • The map's lead over asking is a small-model effect. At 12B and 26B A4B, asking is about as good as the repaired map and names the right function first far more often.
  • Community 4-bit weights score 12 points below bf16 on the same files.
  • Two negative results are included: feeding the map back as a hint does not reliably improve the model's own edit, and without the file in context, likelihood shifts are no better than BM25.

Asking against the map, by model size

Quick start

from datasets import load_dataset

rows = load_dataset("moncefem/null-edit", "per_file", split="train").to_pandas()
e4b = rows[(rows.arm == "dgx_bf16") & (rows.run == "e4b_test")]
print((e4b.lrank_drop_R_RX_pos <= 10).mean())   # 0.69: H puts a gold line in its top ten
print((e4b.lrank_gen <= 10).mean())             # 0.51: the model asked for line ranges

Per-token log-probabilities of one file:

import numpy as np
from huggingface_hub import hf_hub_download

f = hf_hub_download("moncefem/null-edit", "dgx_bf16/conflict_e4b_test/astropy__astropy-13398__303601b1.npz",
                    repo_type="dataset")
z = np.load(f)
z["offsets"]   # (n_tokens, 2) character span of each token in the source file
z["lp_R"]      # log p_t under the right issue
z["lp_RX"]     # log p_t under a wrong issue (same repository, disjoint files)

The source files themselves are not redistributed: each is the file at the instance's base_commit in its upstream repository. src/common.py in the GitHub repository fetches it, and src/analyze_conflict.py turns offsets and log-probabilities into per-line hazards, ranks and the metrics below.

Contents

Path What it is
data/per_file_metrics.parquet One row per (arm, run, file): 2,299 rows. Ranks of the best gold line / function under every score and baseline, token counts, total hazard. Loaded by the per_file config.
dgx_bf16/ DGX arm: NVIDIA DGX Spark, PyTorch/transformers, official bf16 weights. Every held-out number of the paper unless marked MAC.
mac_4bit/ MAC arm: Apple M5 Max laptop, MLX, community 4-bit weights. Development set, design choices, and results marked MAC.
*/conflict_<run>/*.npz Per-token log-probabilities of one scored file (offsets, lp_R, and where run lp_RX, lp_RB, lp_R0).
*/conflict_<run>/log.jsonl Index of the run: instance id, file path, token count, the wrong issue used, timings.
*/gen_<run>/gen.jsonl The model's generated answers (line ranges; _quote: quoted lines) used as the asking baseline.
*/edit_<run>/gen.jsonl Search/replace edits written with no hint, the map's top-5 lines, wrong-issue lines, or the gold lines.
*/noprefill_*/gen.jsonl Replies without the prefilled code fence, on the files greedy rewriting leaves unchanged.
*/an_<run>.json Per-file analysis rows and summary for one run (source of the parquet table).
*/report_*.md, scaling.md The generated reports every number in the paper is taken from.
*/test_ids.txt, conf_ids.txt, live_ids.txt Instance lists: held-out order, pre-registered confirmation set, post-cutoff set.
dgx_bf16/runner.progress Start, end and exit status of every DGX run.
figures/ The paper's figures.

Runs

Run Model Data Files
e4b_test E4B SWE-bench Verified, held-out 300
e4b_live E4B SWE-bench-Live, issues created on or after 2025-03-01 278
e4b_ctrl E4B controls: copy instruction (RB), no issue (R0) 111
e4b_q4_test E4B, community 4-bit weights run through the DGX code held-out 98
e2b_test, g12b_test, g26b_test E2B, 12B, 26B A4B held-out issues 1–100 111 each
g31b_test 31B (files up to 11,000 tokens: memory limit) held-out issues 1–100 74
g12b_conf, g26b_conf 12B, 26B A4B pre-registered confirmation, issues 101–200 113 each
e4b_dev E4B development set (every 20th instance) 33

Frames: R right issue + fix instruction (the probe); RX wrong issue; RB right issue + "print the file unchanged"; R0 no issue.

Main columns of per_file

Column Meaning
arm, run, iid, path, repo Which machine/weights, which run, SWE-bench instance, file, repository
n_tok, n_lines, n_units File size in tokens, lines, and functions
lrank_surp_R_sum Rank of the best-ranked gold line under the one-pass map S (1 = top)
lrank_drop_R_RX_pos Same under the issue-specific map H
lrank_surp_RX_sum Same under the wrong-issue control
lrank_gen, lrank_gen2 Same for the generated answers (line ranges; quoted lines)
lrank_bm25 Same for BM25 between issue and line
urank_* The same ranks at function level
total_surp_R_sum File total S = −log P(no edit) in nats
min_p_R Smallest token probability in the file; ≥ 0.5 means greedy rewriting reproduces the file

hit@k in the paper is the share of files with rank ≤ k; intervals use 10,000 instance-clustered bootstrap resamples.

Limits you should know

  • Oracle file. Scored files are the ones the human patch touches; this is line and function localization inside a known file, not repository-level retrieval, and no test is executed.
  • Memorization. SWE-bench Verified predates the model. The post-cutoff set supports a within-set comparison, not a proof of no leakage.
  • Labels. A human patch is one valid fix among several.
  • Python only, files up to 32k tokens (31B: 11,000). One prompt, designed on E4B, with a prefilled code fence.
  • Two arms are not interchangeable: 4-bit and bf16 weights differ by 12 points on the same files.
  • The 31B asking baseline and the 31B confirmation run did not complete (memory); they are absent, not zero.
  • Ten early DGX command lines were not saved; the repository's run list marks them rather than reconstructing them.

Provenance and licence

Derived from SWE-bench Verified (Jimenez et al., 2024) and SWE-bench-Live (Zhang et al., 2025); instance ids and file paths refer to those benchmarks, and generated answers may quote short fragments of the upstream source files, which remain under their own licences. Models: Google Gemma 4, used under the Gemma terms. The measurements, tables and figures in this dataset are released under Apache 2.0.

Citation

@misc{nulledit2026,
  title  = {The Null Edit: Reading where a small model wants to change code, without letting it write},
  year   = {2026},
  note   = {Kaggle writeup, Google -- The Gemma 4 Developer Agent Paper Track},
  howpublished = {\url{https://github.com/moncifem/null-edit}}
}
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Paper for moncefem/null-edit