Please Open Source Training Datasets and Evaluation Codes for MFTCoder
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 20/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
L’issue ne nomme aucun fichier, test ou point d’entrée. Commencez par inspecter le dépôt afin de localiser les cinq jeux de données d’entraînement et le code d’évaluation, puis déterminez comment ils peuvent être publiés ; le travail est terminé lorsque les cinq jeux de données et le code d’évaluation sont open source et reproductibles.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
I feel excited to read papers focusing on multi-task learning for code-related tasks. Yet I noticed that the 5 training datasets and evaluation codes are not open-sourced, which makes the experimental results irreproducible. I believe this work would make an even bigger impact if it could be fully open-sourced.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 711
- Forks
- 69
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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