Interpretability bugs and improvements required
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
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
- 28/100
- Loại issue
- Tái cấu trúc
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
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.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 1.7k
- Fork
- 803
- Merge trung bình
- 4 ngày 18 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 58
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 sunlabuiuc/PyHealth
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
sunlabuiuc/PyHealth#1357 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
sunlabuiuc/PyHealth#1346 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 30/100
sunlabuiuc/PyHealth#1297 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 22/100
sunlabuiuc/PyHealth#1295 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
sunlabuiuc/PyHealth#1294 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Tất cả issue của sunlabuiuc/PyHealth
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
vllm-project/vllm#64845 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
dekobon/big-code-analysis#1729 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Add `openai_safety_identifier`, the replacement for the `user` field that `openai_user` sendsĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
pydantic/pydantic-ai#12091 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100