integer_compression_codec: stored size anchors are impossible for the documented Varint starter

Aperta
  • Qualcosa non va?
#52 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
54/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
testing-qa

Direzione di ricerca

Read baseline_results.json and scoring_scheme.md, then reproduce the reported starter run with the listed sforge build and judge_local.py commands. Compare the per-dataset encoded sizes with the stored anchors and trace how the scoring calculation uses them. Decide how to handle the scale change while preserving the stated throughput anchors, then verify the starter and top-file scores against the issue's reported ranges.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Task

integer_compression_codec

Claim

The stored size anchors in baseline_results.json can't come from the documented baseline. scoring_scheme.md says the baseline is the Varint starter, and Varint writes at least 8 bits per integer, yet five of eight anchors are below 8 (5.13 on docids) and all eight are below the starter's real size. Each dataset is off by a different factor, 1.23 to 8.23.

Impact

Every score uses these anchors. With the starter's exact sizes, the starter's raw score goes from 0.24-0.25 to 0.83-0.88 (documented 1.0) and our top file from 73.78 to raw 167.38-167.51, which clips on the 0..100 scale, so a fix needs a scale decision.

Evidence and how to reproduce

On community f92857a3, after python -m sforge build --task integer_compression_codec, grade the starter with python3 tools/judge_local.py --task-dir edgebench/tasks/integer_compression_codec --image edgebench.judge.integer_compression_codec:d5de821d0a38 --empty --out result.json and read metrics.per_dataset[].encoded_bytes in the structured result inside log_tail: encoded_bytes * 8 / n is 38.98 on docids, against the stored 5.13, on every run.

Limits

Throughput anchors stay as they are (Known issue 2). All real submissions here come from one agent's two runs.

Lingua principale
Python
Stelle
474
Fork
20
Merge medio
3g 6h
PR unite (30g)
3

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di ByteDance-Seed/EdgeBench

Tutte le issue di ByteDance-Seed/EdgeBench

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.