Run lookup vs neural vs hybrid comparison
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 42/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- data-visualization, machine-learning, performance, testing
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với data/splits/test.jsonl và xác định cách các phương pháp lookup, neural và hybrid được gọi. Đánh giá cả ba trên cùng một tập kiểm thử, bao gồm các ngưỡng hybrid được liệt kê, và ghi lại exact match, type accuracy, BLEU-4 cùng độ trễ với phần cứng được ghi nhận. Được xem là hoàn thành khi có các kết quả về ý nghĩa thống kê, bảng hoặc biểu đồ, và một script thí nghiệm có thể tái lập.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Summary
Run a comprehensive comparison of all three generation approaches on the test set.
Success Criteria
- All three approaches evaluated on same test set
- Metrics computed for each: accuracy, BLEU, latency
- Statistical significance tests where applicable
- Results visualized (tables, charts)
- Reproducible experiment script
Approaches to Compare
- Pure Lookup: N-gram only, no fallback
- Pure Neural: Neural model only, no lookup
- Hybrid: Lookup with neural fallback (varying thresholds)
Metrics Matrix
| Approach | Exact Match | Type Acc | BLEU-4 | P50 Latency | P99 Latency |
|---|---|---|---|---|---|
| Lookup | |||||
| Neural | |||||
| Hybrid |
Experiment Config
- Test set: data/splits/test.jsonl
- Thresholds to test: [0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]
- Hardware: Document CPU/GPU used
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 0
- Fork
- 0
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của aRustyDev/ccgram
-
Define next-step research ideasĐang mởdocs experiment
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Write usage documentationĐang mởdocs
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 55/100
-
Freeze architectureĐang mởinfra model
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
-
Document findingsĐang mởdocs experiment
Độ khó 3/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
ablation evaluation
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 30/100
Tất cả issue của aRustyDev/ccgram
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
ok-oldking/ok-wuthering-waves#1785 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
healthchecks/healthchecks#1349 ·
-
deployment release-lag
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
nolte/kamerplanter#2374 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug v1 v2
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
modelcontextprotocol/python-sdk#3725 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
batchterms() drops queries without a similar() clause, misaligning results with inputsCó thể đã có người làm @MohammadHijjawi97 đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày