Implement `LlmPosteditor`
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 42/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Start by reading issues 398 and 399, which this work requires, and the referenced llm-post-editing project. Then inspect the NMT build job’s existing align_pretranslations feature and determine how the new class should be exported for silnlp. Done means LlmPosteditor is integrated into the NMT build job and exported for use in silnlp.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Requires https://github.com/sillsdev/machine.py/issues/399 and https://github.com/sillsdev/machine.py/issues/398.
See https://github.com/mshannon-sil/llm-post-editing.
For now, we can incorporate this into the NMT build job similar to what we do with the 'align_pretranslations'` feature. This will make it very simple to expose in Serval/SF for testing. If this gets complicated, we can spin this part off into a separate issue.
We'll also need to make sure to export this class so this feature can be used in silnlp. This should be the first priority.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 12
- Fork
- 2
- Merge medio
- 3g 10h
- PR unite (30g)
- 14
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
- Ha un modello di pull request
- Nessuna 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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