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Implement tiny neural fallback model

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Non vengono indicati file o test. Parti dall’interfaccia NeuralFallback.generate proposta e dal percorso di ricerca n-gram esistente, quindi definisci l’architettura e l’approccio di training. Il lavoro è completato quando sono disponibili un modello condizionato, un workflow di training e checkpointing ripristinabile e un’inferenza su CPU che rispetti i limiti di dimensione e latenza indicati.

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

Descrizione

model

Summary

Implement a small neural language model to handle cases where n-gram lookup has low confidence.

Success Criteria

  • Model architecture chosen (e.g., small transformer, LSTM)
  • Model size < 50MB (target: runs on CPU efficiently)
  • Inference time < 100ms on CPU
  • Model can be conditioned on partial context
  • Training script implemented
  • Checkpointing and resumption supported

Architecture Candidates

  1. Tiny Transformer: 2-4 layers, 128-256 hidden, ~5M params
  2. LSTM: 2 layers, 256 hidden, ~3M params
  3. Distilled from larger model: Knowledge distillation approach

Constraints

  • Must run locally on CPU
  • Must fit in memory alongside n-gram tables
  • Latency acceptable for interactive use

Interface

```python
class NeuralFallback:
def generate(self, context: list[str], max_tokens: int = 50) -> str:
"""Generate continuation given context."""
...
```

Lingua principale
Python
Stelle
0
Fork
0
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

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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