AI Benchmark Democratization and Carpentry
作者: Gregor von Laszewski, Wesley Brewer, Jeyan Thiyagalingam, Juri Papay, Armstrong Foundjem, Piotr Luszczek, Murali Emani, Shirley V. Moore, Vijay Janapa Reddi, Matthew D. Sinclair, Sebastian Lobentanzer, Sujata Goswami, Benjamin Hawks, Marco Colombo, Nhan Tran, Christine R. Kirkpatrick, Abdulkareem Alsudais, Gregg Barrett, Tianhao Li, Kirsten Morehouse, Shivaram Venkataraman, Rutwik Jain, Kartik Mathur, Victor Lu, Tejinder Singh, Khojasteh Z. Mirza, Kongtao Chen, Sasidhar Kunapuli, Gavin Farrell, Renato Umeton, Geoffrey C. Fox
分类: cs.AI
发布日期: 2025-12-12
备注: 43 pages, 2 figures, 7 tables
💡 一句话要点
倡导AI基准测试民主化与基准测试构建，应对AI评估的快速演进与实际部署风险。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI基准测试 机器学习评估 动态基准 基准测试构建 AI民主化
📋 核心要点
- 现有AI基准测试日益复杂，静态基准易被模型记忆，无法有效评估真实场景性能，且缺乏针对异构平台的指导。
- 提出动态自适应基准测试框架，强调透明性、可重复性和可解释性，并倡导AI基准测试构建的教育与技能培养。
- 通过社区合作，克服资源限制、硬件访问难题和专业知识不足等障碍，最终实现负责任、可访问的AI部署。
📝 摘要（中文）
基准测试是现代机器学习的基石，它实现了可重复性、比较和科学进步。然而，人工智能基准测试正变得越来越复杂，需要动态的、以人工智能为中心的工作流程。模型架构、规模、数据集和部署环境的快速发展使得评估成为一个移动的目标。大型语言模型经常记忆静态基准，导致基准测试结果与实际性能之间存在差距。除了传统的静态基准测试之外，还需要持续的自适应基准测试框架，以使科学评估与部署风险保持一致。这需要人工智能基准测试构建方面的技能和教育。从我们在MLCommons、教育计划以及美国能源部Trillion Parameter Consortium等项目中的经验来看，主要的障碍包括高资源需求、对专用硬件的有限访问、缺乏基准测试设计专业知识以及将结果与应用领域相关联的不确定性。当前的基准测试通常强调顶级硬件上的峰值性能，为各种实际场景提供的指导有限。基准测试必须变得动态，包含不断发展的模型、更新的数据和异构平台，同时保持透明性、可重复性和可解释性。民主化需要技术创新和跨级别的系统教育，从而在基准测试设计和使用方面建立持续的专业知识。基准测试应支持与应用相关的比较，从而能够做出知情的、上下文相关的决策。动态的、包容性的基准测试将确保评估与人工智能的发展保持同步，并支持负责任的、可重复的和可访问的人工智能部署。社区努力可以为人工智能基准测试构建奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决当前AI基准测试的局限性。现有静态基准测试无法跟上快速发展的模型、数据和部署环境，导致评估结果与实际性能脱节。此外，现有基准测试往往侧重于顶级硬件的峰值性能，忽略了异构平台和实际应用场景的需求。缺乏基准测试设计和使用的专业知识也阻碍了AI的负责任部署。
核心思路：论文的核心思路是推动AI基准测试的民主化和基准测试构建。这意味着要构建动态、自适应的基准测试框架，能够包含不断发展的模型、数据和平台，同时保持透明性、可重复性和可解释性。此外，还需要通过教育和社区合作，提高基准测试设计和使用的专业知识，使更多人能够参与到AI评估中来。
技术框架：论文并没有提出一个具体的、全新的技术框架，而是强调了现有基准测试框架需要改进的方向。这些方向包括：1) 采用动态基准测试，能够适应不断变化的模型和数据；2) 支持异构平台，提供针对不同硬件的评估；3) 提高透明性和可重复性，确保评估结果的可靠性；4) 加强教育和培训，提高基准测试设计和使用的专业知识。论文提到了MLCommons和DOE的Trillion Parameter Consortium等现有项目，这些项目可以作为构建动态基准测试框架的基础。
关键创新：论文的关键创新在于其对AI基准测试的整体视角和对民主化、基准测试构建的强调。它没有提出一个单一的技术突破，而是指出了当前基准测试体系的不足，并提出了改进的方向。这种宏观的视角对于推动AI评估的进步至关重要。与现有方法相比，论文更强调基准测试的动态性、适应性和可访问性。
关键设计：论文没有提供具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。它更侧重于基准测试的设计原则和方法论。关键的设计原则包括：1) 基准测试应与实际应用相关，能够反映真实场景的性能；2) 基准测试应支持异构平台，提供针对不同硬件的评估；3) 基准测试应具有透明性和可重复性，确保评估结果的可靠性；4) 基准测试的设计和使用应易于理解和访问，使更多人能够参与到AI评估中来。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文强调了现有AI基准测试的局限性，并提出了动态、自适应基准测试框架的必要性。虽然没有提供具体的实验数据，但其对AI基准测试的整体视角和对民主化、基准测试构建的强调，为未来的研究方向提供了重要的指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种AI系统的评估和优化，包括但不限于：云计算平台、边缘计算设备、自动驾驶系统、医疗诊断系统等。通过动态、自适应的基准测试，可以更准确地评估AI系统的性能，并指导其在实际应用中的部署和优化，从而提高AI系统的可靠性和效率。
📄 摘要（原文）
Benchmarks are a cornerstone of modern machine learning, enabling reproducibility, comparison, and scientific progress. However, AI benchmarks are increasingly complex, requiring dynamic, AI-focused workflows. Rapid evolution in model architectures, scale, datasets, and deployment contexts makes evaluation a moving target. Large language models often memorize static benchmarks, causing a gap between benchmark results and real-world performance. Beyond traditional static benchmarks, continuous adaptive benchmarking frameworks are needed to align scientific assessment with deployment risks. This calls for skills and education in AI Benchmark Carpentry. From our experience with MLCommons, educational initiatives, and programs like the DOE's Trillion Parameter Consortium, key barriers include high resource demands, limited access to specialized hardware, lack of benchmark design expertise, and uncertainty in relating results to application domains. Current benchmarks often emphasize peak performance on top-tier hardware, offering limited guidance for diverse, real-world scenarios. Benchmarking must become dynamic, incorporating evolving models, updated data, and heterogeneous platforms while maintaining transparency, reproducibility, and interpretability. Democratization requires both technical innovation and systematic education across levels, building sustained expertise in benchmark design and use. Benchmarks should support application-relevant comparisons, enabling informed, context-sensitive decisions. Dynamic, inclusive benchmarking will ensure evaluation keeps pace with AI evolution and supports responsible, reproducible, and accessible AI deployment. Community efforts can provide a foundation for AI Benchmark Carpentry.