Implement hard confidence gate
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
提案されている should_use_lookup(context, threshold) インターフェースから始め、既存の n-gram およびニューラル生成のパスを調査します。ゲートを実装する前に、しきい値の変動と部分一致に関する未解決の問題を解決します。信頼度が計算され、推論時のしきい値が機能し、ゲートのメトリクスが追跡され、A/B 比較のインフラストラクチャが準備できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
Implement a confidence gating mechanism that decides whether to use lookup or fall back to neural generation.
Success Criteria
- Confidence score computed from n-gram statistics
- Threshold tuning mechanism
- Gate can be adjusted at inference time
- Metrics tracked: gate hit rate, confidence distribution
- A/B comparison infrastructure ready
Confidence Metrics (Candidates)
- Raw count threshold
- Probability vs uniform baseline
- Entropy of continuation distribution
- Coverage (% of vocabulary seen)
Interface
```python
def should_use_lookup(context: list[str], threshold: float = 0.8) -> tuple[bool, float]:
"""Returns (use_lookup, confidence_score)"""
...
```
Open Questions
- Should threshold vary by position in sequence?
- How to handle partial matches (2-gram when 3-gram fails)?
- 主要言語
- Python
- スター
- 0
- フォーク
- 0
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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