Files

T

iomgaa 89cad891de docs: add maintenance pool auto-supplement design

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-07-14 10:11:26 -04:00

4.9 KiB

Raw Blame History

id, title, type, created, status

id	title	type	created	status
maintenance-pool	训练池 Maintenance 正确题自动补入机制	design	2026-07-14	approved

训练池 Maintenance 正确题自动补入机制

1. 目标

在 PerCategoryPoolStrategy 的池构建阶段，baseline infer 完成后、分层划分前，自动检测每个 task_type 分组的正确/错误比例。若正确题占比低于 batch_correct_ratio，从 test_questions_dir（VME benchmark）中补入该 task_type 的已验证正确题，使训练集有足够的正确题满足 batch 构建需求。

驱动场景

SubPattern 靶向出题（如 AR30）刻意针对 agent 失败模式，agent 在 baseline infer 中大部分答错。batch_correct_ratio=0.5 要求 mini-batch 一半正确一半错误，但 train 池正确题不足会导致 batch 构建失败或质量下降。

2. 算法

在 PerCategoryPoolStrategy.build() 的 Phase 2（按 task_type 分组）和 Phase 3（分层划分）之间插入 Phase 2.5。

候选筛选

当前 baseline correctness dict 仅包含训练题（如 AR30），不包含 benchmark 题。因此补入候选的正确性判定需要额外查询 DB 中的历史推理记录：

# 从 DB 查询所有 run 中对 benchmark 题的评估结果（取最新一次）
benchmark_correctness = query_db(
    "SELECT question_id, prediction, answer FROM predictions
     WHERE question_id IN (benchmark_qids)
     ORDER BY timestamp DESC"
)
# 每个 question_id 取最新记录判定正确性

若 DB 中无该题的历史记录，该题不作为候选（不假设正确）。

补入流程

对每个 task_type 分组:
    c = 该组正确题数（来自当前 baseline correctness）
    w = 该组错误题数
    r = batch_correct_ratio

    if batch_correct_ratio 为 None 或 c / (c + w) >= r:
        跳过

    k = ceil((r * w - (1 - r) * c) / (1 - r))

    candidates = test_questions_dir 中同 task_type 的题
               ∩ DB 历史推理中正确的
               − 已在当前组中的 question_id

    actual = min(k, len(candidates))
    补入 actual 道：
      - 构造新 GeneratedQuestion（clone，family="VME_MAINTENANCE"）
      - correctness[qid] = True
    合并到该 task_type 分组

接口传参

PerCategoryPoolStrategy.build 新增 db_path: Path | None = None 参数，用于查询历史 benchmark 推理记录。调用方 build_or_load_pools 已持有 db_path，直接透传。

边界情况

场景	行为
正确率已满足 r	不补入
候选不足（如需 30 道但只有 41 道可用）	补入全部可用，接受比例不完美
`batch_correct_ratio` 为 None	跳过补入
`test_questions_dir` 为 None	跳过补入
DB 中无 benchmark 历史记录	无候选，不补入（日志警告）
补入题与 test 池重复	允许 — test 池保持完整不动
`_split_one_category` 的 floor 造成 ±1 误差	接受 — 比例不完美是预期行为

3. 接口变更

组件	变更
`PoolConfig`	新增字段 `batch_correct_ratio: float \| None = None`
`_to_pool_config`	从 `RunConfig.batch_correct_ratio` 映射（`RunConfig` 已有该字段，默认 0.5）
`PerCategoryPoolStrategy.build`	新增 `db_path` 参数；Phase 2 和 Phase 3 之间插入 Phase 2.5
`build_or_load_pools`	透传 `db_path` 给 `strategy.build()`

不变的部分

_split_one_category 不改 — 补入后的分组正常走分层划分
test 池加载（Phase 4）不改 — 63 道 VME AR 完整保留
GlobalPoolStrategy 不改
pipeline / runner / batching 不改

4. 补入题的标记与追溯

字段	值	说明
`family`	`"VME_MAINTENANCE"`	区分于 `"ACTION_RECOGNITION"` 生成题
`skill_target`	保持原题值	从 benchmark 原始数据继承
correctness	`True`	来源定义：从"已验证正确"池选出

5. 数据流

baseline infer (30 道 AR30)
    ↓
correctness = {qid: True/False}  (如: 5 correct, 25 wrong)
    ↓
PerCategoryPoolStrategy.build()
    Phase 1: 按 task_types 过滤
    Phase 2: 按 task_type 分组
    Phase 2.5: ←── 新增 maintenance 补入
        检查: c=5, w=25, r=0.5 → 需补 k=20
        从 VME benchmark 加载 AR 正确题 (41 道)
        排除已有 → 补入 min(20, 41) = 20 道
        组总量: 50 (25 correct, 25 wrong)
    Phase 3: _split_one_category (train_ratio=0.667)
        train: 33 题 (≈17 correct + 16 wrong)
        val: 17 题 (≈8 correct + 9 wrong)
    Phase 4: test 池 (63 道 VME AR，完整不动)

6. 非功能性需求

维度	设计
持久化	补入题写入 pools.json 冻结，与原生题一视同仁
幂等性	pools.json 存在则直接加载，不重复补入
断点续跑	不影响 — pools.json 冻结后训练可断点恢复
原子性	不适用 — 池构建是一次性操作

4.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape