Interpretability bugs and improvements required
メンテナーはふだん 3 日以内に返信
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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
- 28/100
- issue の種類
- リファクタリング
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
The issue does not name specific files or tests. Start by locating the base model's forward_from_embedding method and the interpretability module's loss and masking logic, then trace how interpretability methods call them. Done means the method is standardized, loss computation no longer requires a fabricated label tensor, and masking handles perturbations that zero values; the issue gives no verification steps.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Updating this is crucial to helping users understand how to define their own models to be compatible with the interpretability module.
- standardize the forward_from_embedding method in base model
- conditionally compute loss so the interpretability method don't need to worry about faking a label tensor
- masking has been proven to be problematic even for now. especially some methods will zero values for perturbation, which cause the x.sum(dim=...) == 0 method fail significantly.
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.7k
- フォーク
- 803
- 平均マージ
- 5日 7時間
- マージ済み PR（30日）
- 58
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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