CODEX: Testing Machine Learning with the Coverage of Data Explorer Tool
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) and the subfield machine learning (ML) deployed in systems with direct impact on human lives necessitates assurance of these systems through rigorous test and evaluation (T&E) methodologies such as those applied to testing software systems. Yet, ML differs from other software in important ways, limiting the unmodified adoption of software T&E approaches. A key difference between software systems that are programmed and ML systems is that ML derives logic by learning from data samples. This data dependence makes T&E of the training data an important part of AI testing. Combinatorial testing (CT) is an approach matured within software testing that has been adapted to measure coverage of the data input space. CT-based metrics and methods facilitate measuring the dimensions of a model’s operating envelope, understanding the input space distance between domains for model transfer, identifying the top information gain data points for fine-tuning a model on a new domain, designing test sets that distinguish a model’s performance on learned domains from its generalization to new domains, and measuring imbalance in training data frequency coverage and determining impact on resulting model performance. The Coverage of Data Explorer (CODEX) tool implements these functionalities for the primary purpose of research experimentation and validation of the methods and metrics. This tool paper describes CODEX’s functionalities and maps them to AI T&E applications as well as gives an overview of the workflow of the tool. CODEX is available in a public open-source repository hosted at https://github.com/vtnsi/codex/.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».