Reproducible learning runs

Aperta
  • Qualcosa non va?
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@nadiaverdha ci sta già lavorando.

Dal 3/11/2026.

  • #57 di @nadiaverdha — aperta

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Read the RuleChef implementation and locate rule and feedback ID generation, audit and critic prompt construction, and all LLM call entry points. Check pull request #57 for the work already in progress. Done means IDs derive from a hash of name and content, and an optional seed defaults to None and is passed to every LLM call.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Problem

Same data and settings can give different rules across runs, even at temperature 0.

  • Rule IDs are random (uuid4) and appear in audit/critic prompts so prompts may differ btw runs
  • No way to pass a sampling seed to the LLM
Proposed solution
  • Generate rule/feedback IDs from a hash of name + content
  • Add an optional seed to RuleChef, sent with all LLM calls (defaults to None)
Lingua principale
Python
Stelle
34
Fork
9
Merge medio
9g 13h
PR unite (30g)
1

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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