Is there guarantee for the correctness of data transformation code?
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
调研方向
使用 gpt-4o-mini 重现报告中的 transformation，并针对 prompt “show only top 5 CO2 emission countries’ trends.” 将其与 gpt-4o 进行比较。issue 未提及任何文件或测试；请明确预期结果，以及预期的更改是 validation、用户可编辑的 transformation 代码，还是处理模型输出错误的指导。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Thanks for this amazing tool!
I can reproduce the results shown in the "Data Formulator 2" paper using the model gpt-4o.
However, when I changed the model to gpt-4o-mini, it gives wrong result (see the image below) for the step "show only top 5
CO2 emission countries’ trends". Then I paraphrased the NL prompt "show only top 5
CO2 emission countries’ trends" in another way, still it gives the same wrong result.
Does this imply that it can happen that the visualization intent may never be understood?
Or this is just a matter of which model is being used?
In such case, how can a user go ahead? Currently, it seems a user can only try different prompts again and again until it succeeds. Is there a way (and is it allowed) for users to debug and modify the data transformation code themselves?
- 主要语言
- Python
- 星标
- 17.7k
- 派生
- 1.7k
- 平均合并
- 4 天 1 小时
- 30 天内合并 PR
- 8
环境准备
在浏览器里用你自己的 GitHub 账号启动这个项目的开发容器。
- 提供 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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