Interpretability bugs and improvements required
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 28/100
- Issue 类型
- 重构
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
调研方向
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.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 1.7k
- 派生
- 803
- 平均合并
- 5 天 16 小时
- 30 天内合并 PR
- 58
环境准备
- 没有 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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