Is there guarantee for the correctness of data transformation code?
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- data-visualization, machine-learning
Direzione di ricerca
Riprodurre la trasformazione segnalata usando gpt-4o-mini, confrontandola con gpt-4o per il prompt “show only top 5 CO2 emission countries’ trends.” L’issue non indica file né test; chiarire il risultato atteso e se la modifica prevista consiste nella validazione, in codice di trasformazione modificabile dall’utente o in indicazioni per gestire un output errato del modello.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Thanks for this amazing tool!
I can reproduce the results shown in the "Data Formulator 2" paper using the model gpt-4o.
However, when I changed the model to gpt-4o-mini, it gives wrong result (see the image below) for the step "show only top 5
CO2 emission countries’ trends". Then I paraphrased the NL prompt "show only top 5
CO2 emission countries’ trends" in another way, still it gives the same wrong result.
Does this imply that it can happen that the visualization intent may never be understood?
Or this is just a matter of which model is being used?
In such case, how can a user go ahead? Currently, it seems a user can only try different prompts again and again until it succeeds. Is there a way (and is it allowed) for users to debug and modify the data transformation code themselves?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 17.7k
- Fork
- 1.7k
- Merge medio
- 4g 1h
- PR unite (30g)
- 8
Preparare l'ambiente
Avvia il container di sviluppo del progetto nel browser, con il tuo account GitHub.
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
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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