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基准数据和人工智能平台:如何选择和使用好的基准测试(重复).pdf

上传人: 张** 编号:167568 2024-06-15 45页 6.21MB

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本文主要探讨了数据仓库和湖仓架构的基准测试问题。文章指出,虽然TPC(Transaction Processing Performance Council)基准测试在评估数据仓库性能方面具有普遍性,但其对于湖仓架构的全面性存在局限。作者以TPC-DI和TPC-H为例,说明了这些测试在实际应用中的不足,如缺乏对现代数据仓库操作的全面模拟,以及评分指标的混淆等。文章还提到了湖仓架构的其它基准测试,如SSB和ClickBench,并强调了在评估平台性能时,需要综合考虑整个数据处理流程。此外,文章讨论了AI模型性能评估的挑战,并引用了斯坦福大学2024年AI指数报告,指出学术基准测试的快速创建和废弃,以及模型创建者可能通过过度拟合来优化模型性能的问题。报告还提到,实践者越来越倾向于通过现实世界的实际应用来评估语言模型,如LMSYS,它允许用户根据提供的提示对LLMs进行投票,而用户不知道他们正在评估的模型的具体选择。
"湖仓架构如何优化ETL流程?" "TPC-H与TPC-DS基准测试有何区别?" 如何选择合适的基准测试?"
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