BIG-bench (benchmark) (CS)

BIG-bench (zkratka z angl. Beyond the Imitation Game benchmark) — je rozsáhlá sada úloh (benchmark) vytvořená pro hodnocení možností a limitů velkých jazykových modelů (LLM). Projekt byl vyvinut v letech 2021–2022 společným úsilím více než 450 výzkumníků ze 132 organizací pod záštitou Google.

Benchmark obsahuje 204 různorodých úloh, které pokrývají široké spektrum oblastí: lingvistiku, matematiku, programování, zdravý rozum, biologii, fyziku a hodnocení sociálních předsudků. Hlavním cílem BIG-bench je překročit rámec „hry v imitaci" (Turingova testu) a prověřit modely na úlohách, které jsou považovány za obtížné nebo neřešitelné pro stávající architektury. Benchmark je určen nejen pro měření současných schopností, ale i pro extrapolaci jejich budoucích možností s rostoucím měřítkem.

Vývoj a struktura

Iniciátorem vzniku BIG-bench byla skupina výzkumníků z Google, která zorganizovala otevřený sběr úloh od vědecké komunity. V důsledku toho bylo do výsledné sady zařazeno 204 úloh od desítek nezávislých týmů. Každá úloha byla vyvinuta jako výzva pro LLM a má vlastní formát a metriku hodnocení (například přesnost výběru, hodnocení volně generované odpovědi).

Úlohy se pohybují od standardních akademických otázek po nestandardní hádanky, jako jsou:

• Řešení matematických a logických úloh.
• Porozumění sekvencím emoji.
• Řešení šachových problémů na základě textového popisu.
• Odhalování sociálních stereotypů v odpovědích modelu.

Celý benchmark a jeho kód jsou volně dostupné na GitHub, což umožňuje výzkumníkům testovat nové modely a navrhovat další úlohy.

Hodnocení modelů a lidská základní úroveň

V původní práci z roku 2022 bylo provedeno rozsáhlé testování modelů, včetně rodiny GPT od OpenAI a hustých a řídkých modelů od Google, jako jsou PaLM a Switch Transformers.

Pro porovnání výsledků byla stanovena lidská základní úroveň. Experti-hodnotitelé splnili všechny úlohy s využitím dostupných zdrojů. Byly určeny dva ukazatele:

• Průměrný výsledek expertů: přibližně 45/100 v podmíněné normalizaci.
• Nejlepší výsledek expertů: přibližně 80/100 (když alespoň jeden expert řešil úlohu optimálně).

I ty největší modely tehdejší doby výrazně zaostávaly za lidmi. Například ty nejlepší (včetně GPT-3) dosahovaly pouze přibližně 15/100 bodů, což zdůraznilo náročnost úloh a velký potenciál pro další pokrok.

Klíčové výsledky a závěry

Analýza výsledků na BIG-bench odhalila několik klíčových zákonitostí:

1. Vliv měřítka. Přesnost modelů roste s nárůstem počtu parametrů prakticky ve všech kategoriích úloh.
2. Emergentní schopnosti. U mnoha úloh zůstává výkonnost modelů dlouhou dobu na úrovni náhodného hádání, avšak po dosažení určitého „kritického" měřítka dochází k prudkému skoku kvality. Tento jev obdržel název emergentní chování (emergent behavior).
3. Sociální předsudky (bias). S nárůstem velikosti modelu může narůstat i míra projevování sociálních stereotypů získaných z trénovacích dat. Bylo však prokázáno, že správná formulace dotazu (prompting) může tento efekt snížit.

Vývoj benchmarku

Jak se modely stávaly výkonnějšími, některé úlohy BIG-bench přestávaly být náročné. To vedlo k vytvoření obtížnějších podskupin.

Big-bench Hard (BBH)

V roce 2022 výzkumníci vyčlenili 23 nejobtížnějších úloh, ve kterých všechny modely původně zaostávaly za průměrnou lidskou úrovní. Tato sada obdržela název BIG-bench Hard (BBH). Experimenty ukázaly, že použití techniky Chain-of-Thought (CoT) — kdy model před odpovědí generuje řetězec uvažování — výrazně zvyšuje výkonnost. S pomocí CoT model PaLM (540 miliard parametrů) dokázal překonat průměrný lidský výsledek v 10 z 23 úloh a Codex (verze GPT-3) v 17 z 23.

Big-bench Extra Hard (BBEH)

Do roku 2024, kdy i úlohy z BBH začaly zvládat přední modely, byl navržen další stupeň — BIG-bench Extra Hard (BBEH). Autoři z DeepMind nahradili každou z 23 úloh BBH novou, typem uvažování podobnou, avšak výrazně obtížnější. První testy na BBEH ukázaly, že i ty nejsilnější současné LLM jsou daleko od jejich zvládnutí, čímž je zajištěna dlouhodobá výzva pro budoucí modely.

Big-bench Lite (BBL)

Pro rychlé a méně náročné testování byla vytvořena odlehčená verze — BIG-bench Lite (BBL). Jedná se o výběr 24 úloh odrážejících rozmanitost celé sady. BBL umožňuje vývojářům rychle hodnotit své modely a porovnávat je na veřejném žebříčku.

Odkazy

• Oficiální repozitář BIG-bench na GitHub
• Stránka BIG-bench na Papers With Code

Literatura

• Liang, P. et al. (2022). Holistic Evaluation of Language Models (HELM). arXiv:2211.09110.
• Chang, Y. et al. (2023). A Survey on Evaluation of Large Language Models. arXiv:2307.03109.
• Ni, S. et al. (2025). A Survey on Large Language Model Benchmarks. arXiv:2508.15361.
• Biderman, S. et al. (2024). The Language Model Evaluation Harness (lm-eval): Guidance and Lessons Learned. arXiv:2405.14782.
• Kiela, D. et al. (2021). Dynabench: Rethinking Benchmarking in NLP. arXiv:2104.14337.
• Ma, Z. et al. (2021). Dynaboard: An Evaluation‑As‑A‑Service Platform for Holistic Next‑Generation Benchmarking. arXiv:2106.06052.
• Goel, K. et al. (2021). Robustness Gym: Unifying the NLP Evaluation Landscape. arXiv:2101.04840.
• Xu, C. et al. (2024). Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey. arXiv:2406.04244.
• Liu, S. et al. (2025). A Comprehensive Survey on Safety Evaluation of LLMs. arXiv:2506.11094.
• Chiang, W.-L. et al. (2024). Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference. arXiv:2403.04132.
• Boubdir, M. et al. (2023). Elo Uncovered: Robustness and Best Practices in Language Model Evaluation. arXiv:2311.17295.
• Huang, L. et al. (2023). A Survey on Hallucination in Large Language Models. arXiv:2311.05232.