TemplateSegmentConverter crashes on prompts shorter than the template parameter count
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 76/100
Direzione di ricerca
Inizia da TemplateSegmentConverter e riproduci il caso descritto nell’issue con due parole e cinque parametri. Esamina il campionamento dei punti di divisione interni e la gestione documentata dei segmenti rimanenti. Il lavoro è completo quando i prompt brevi non generano più ValueError, viene effettuata una divisione in ogni punto interno disponibile e i parametri Template rimanenti restano vuoti.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
what happens
TemplateSegmentConverter raises ValueError: Sample larger than population or is negative for any prompt whose word count is between 2 and N-1 when the template has N parameters. the code samples min(len(words), N-1) interior split points but the population is only len(words)-1, so a 2-word prompt against a 5-parameter template tries to sample 2 from a population of 1.
the docstring promises empty leftover segments for short prompts, so this contradicts the documented behavior.
repro
words = ["attack", "target"]
num_params = 5
random.sample(range(1, len(words)), min(len(words), num_params - 1))
# ValueError: Sample larger than population
any converter template with more parameters than the prompt has words minus one hits it.
expected
short prompts split at every available interior point and leave the remaining template parameters empty, as documented.
env: main 5503ecb
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 4.5k
- Fork
- 896
- Merge medio
- 3g 1h
- PR unite (30g)
- 208
Preparare l'ambiente
Non abbiamo ancora controllato i file di configurazione di questo progetto. Parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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