Interpretability bugs and improvements required
Mantenedores costumam responder em até 3 dias
Ninguém assumiu esta issue ainda.
Avaliação
- Dificuldade
- 5/5
- Tempo estimado
- Mais de uma semana
- Facilidade para iniciantes
- 28/100
- Tipo de issue
- Refatoração
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Status de atividade
- Estagnada
- Domínio
- machine-learning
Direção de pesquisa
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.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Descrição
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.
- Linguagem predominante
- Python
- Estrelas
- 1.7k
- Forks
- 803
- Merge médio
- 5d 7h
- PRs com merge (30d)
- 58
Preparar o ambiente
- Sem Dockerfile nem arquivo Docker Compose
- Sem modelo de pull request
- Ler o guia de contribuição
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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