Interpretability bugs and improvements required
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 28/100
- Tipo de issue
- Refactorización
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
The issue does not name specific files or tests. Start by locating the base model's forward_from_embedding method and the interpretability module's loss and masking logic, then trace how interpretability methods call them. Done means the method is standardized, loss computation no longer requires a fabricated label tensor, and masking handles perturbations that zero values; the issue gives no verification steps.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Updating this is crucial to helping users understand how to define their own models to be compatible with the interpretability module.
- standardize the forward_from_embedding method in base model
- conditionally compute loss so the interpretability method don't need to worry about faking a label tensor
- masking has been proven to be problematic even for now. especially some methods will zero values for perturbation, which cause the x.sum(dim=...) == 0 method fail significantly.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.7k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 5 d 7 h
- PR fusionados (30 d)
- 58
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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