Update/Phase3_IPO_Extraction.md

Phase 3: IPO Triple 추출 시스템 완료

✅ 구현된 컴포넌트

1. IPOTripleExtractor

• 파일: absolute_zero_reasoner/testtime/ipo_extractor.py
• 기능:
  • AZR Python Executor 기반 안전한 코드 실행
  • 테스트 케이스에서 입력-출력 쌍 추출
  • 솔루션 실행으로 IPO 트리플 생성
  • 합성 입력으로 추가 트리플 생성
  • 트리플 검증 및 일관성 확인
• 기반: python_executor.py, azr_ray_trainer.py 로직

2. TestTimeTaskGenerator

• 파일: absolute_zero_reasoner/testtime/task_generator.py
• 기능:
  • Induction: 입력-출력에서 함수 추론
  • Deduction: 함수+입력에서 출력 추론
  • Abduction: 함수+출력에서 입력 추론
  • AZR 기반 템플릿 시스템
  • 학습용 데이터셋 생성
• 기반: prompts.py, constructor.py 템플릿

🧪 테스트 결과

IPO 추출 시스템 테스트 (✅ 3/3 통과)

IPO Extractor: ✅ PASS  
Task Generator: ✅ PASS
Integrated Pipeline: ✅ PASS

검증된 기능

• ✅ IPO 추출: 5/6 유효한 트리플 생성
• ✅ 태스크 생성: 4개 태스크 (I:1, D:1, A:2)
• ✅ 통합 파이프라인: Mbpp/2 문제 전체 처리
• ✅ AZR Python Executor: 안전한 코드 실행 확인

📊 성능 지표

IPO 추출 성능

• 테스트 문제: add_two(x) 간단한 함수
• 추출된 트리플: 5개 (유효성 83%)
• 실행 시간: ~0.5초

태스크 생성 성능

• MBPP 문제: similar_elements 함수
• 생성된 태스크: 4개 (균등 분배)
• 태스크 분포: Induction(25%), Deduction(25%), Abduction(50%)

통합 파이프라인

1. 문제 로딩 ✅ → 2. IPO 추출 ✅ → 3. 태스크 생성 ✅ 

🔍 핵심 기술 검증

1. AZR Python Executor 연동

• ProcessPool 기반: 안전한 샌드박스 실행
• 타임아웃 관리: 5초 제한으로 TestTime 최적화
• 에러 처리: 구문/실행 오류 분리 처리

2. IPO 트리플 구조

{
  "id": "Mbpp/2_triple_0",
  "input": "(3, 4, 5, 6), (5, 7, 4, 10)",
  "program": "def similar_elements(test_tup1, test_tup2):\n  return tuple(set(test_tup1) & set(test_tup2))",
  "expected_output": "(4, 5)",
  "actual_output": "(4, 5)",
  "function_name": "similar_elements",
  "is_correct": true,
  "extraction_method": "test_case"
}

3. 3종 태스크 템플릿

• Induction: "입력-출력에서 함수를 추론하세요"
• Deduction: "함수와 입력으로 출력을 예측하세요"
• Abduction: "함수와 출력으로 입력을 찾으세요"

📁 업데이트된 구조

TestTime-RLVR-v2/absolute_zero_reasoner/testtime/
├── __init__.py                # ✅ IPO, Task 추가
├── config.py                  # ✅ 완료
├── benchmark_loader.py        # ✅ 완료
├── solution_generator.py      # ✅ 완료
├── ipo_extractor.py          # 🆕 IPO 추출 시스템
├── task_generator.py         # 🆕 3종 태스크 생성
└── logger.py                  # ✅ 완료

📝 로깅 시스템 활용

요구사항 준수 확인

• ✅ 요구사항 2: IPO 추출 + 태스크 생성 로그 기록
• ✅ 구조화된 로그: JSON 형태로 /tmp/azr/logs/ 저장
• ✅ 실시간 모니터링: 추출/생성 과정 단계별 추적

로그 카테고리

logs/
├── ipo_extraction/           # IPO 추출 상세 로그
├── task_generation/          # 태스크 생성 로그  
├── problems/                 # 문제별 처리 로그
└── training/                 # 향후 학습 로그용

🎯 다음 단계 (Phase 4)

Phase 4에서 구현할 RLVR 학습 시스템:

1. TestTimeRewardManager - AZR reward_managers.py 기반
2. TestTimeRLVRTrainer - AZR PPO/REINFORCE++ 활용
3. 성능 평가 시스템 - 반복 학습 효과 측정

AZR 컴포넌트 활용 계획

• rewards/reward_managers.py - r_solve 함수 활용
• trainer/ppo/reason_rl_ray_trainer.py - PPO 학습 로직
• veRL 프레임워크 통합

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생성 일시: 2025-07-16
상태: ✅ 완료 테스트: ✅ 통과 (3/3) 핵심 성과: AZR Python Executor 성공적 연동, 완전한 IPO 파이프라인 구축