--- title: "BIG-bench (benchmark) — ビッグベンチ" source: "https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "BIG-bench_(benchmark)_—_ビッグベンチ" language: "ja" categories: - "Category:Japanese" - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" revision_id: 619 wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:29Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:29Z downloaded_at: 2026-09-07T22:41:17Z --- # BIG-bench (benchmark) — ビッグベンチ **BIG-bench**（**Beyond the Imitation Game benchmark**の頭字語）は、大規模言語モデル（LLM）の能力と限界を評価するために作成された大規模なタスク群（ベンチマーク）です。このプロジェクトは、2021年から2022年にかけて、**Google**の支援のもと、132の組織から450人以上の研究者が共同で開発しました^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_note-srivastava2022-1)}。このベンチマークには、言語学、数学、プログラミング、常識的推論、生物学、物理学、社会的バイアスの評価など、幅広い分野をカバーする**204の多様なタスク**が含まれています。BIG-benchの主な目的は、「イミテーション・ゲーム」（チューリングテスト）を超え、既存のアーキテクチャでは困難または解決不可能とされる課題でモデルを検証することにあります。このベンチマークは、現在の能力を測定するだけでなく、規模の拡大に伴う将来の能力を外挿することも意図しています^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_note-deepgram_summary-2)}。 ## 開発と構造 BIG-benchの作成は、Googleの研究者グループが主導し、学術コミュニティからタスクを公募する形で進められました。その結果、最終的なセットには数十の独立したチームから提供された204のタスクが含まれることになりました。各タスクはLLMにとっての挑戦となるように設計されており、独自のフォーマットと評価指標（例：選択肢の正解率、自由生成された回答の評価）を持っています。タスクは、標準的な学術的問題から、以下のような非標準的なパズルまで多岐にわたります： - 数学・論理問題の解決 - 絵文字シーケンスの理解 - テキスト記述によるチェス問題の解決 - モデルの回答における社会的ステレオタイプの検出ベンチマーク全体とそのコードは**GitHub**で公開されており、研究者は新しいモデルをテストしたり、追加のタスクを提案したりすることができます^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_note-github_repo-3)}。 ## モデル評価と人間のベースライン 2022年の原論文では、OpenAIの**GPT**ファミリーや、Googleの**PaLM**や**Switch Transformers**といった高密度モデルおよびスパースモデルを含む、大規模なモデルテストが実施されました。結果を比較するために、**人間のベースライン**が設定されました。評価者である専門家が、利用可能なリソースを駆使してすべてのタスクを遂行しました。以下の2つの指標が定められました： - **専門家の平均スコア**: 条件付き正規化で約45/100 - **専門家の最高スコア**: 約80/100（少なくとも1人の専門家がタスクを最適に解決した場合）当時の最大規模のモデルでさえ、人間には大幅に及ばませんでした。例えば、最高のモデル（GPT-3を含む）でもスコアは約15/100に過ぎず、タスクの難易度の高さと、今後の進歩の大きな可能性が浮き彫りになりました^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_note-srivastava2022-1)}。 ## 主な結果と結論 BIG-benchの結果分析から、いくつかの重要なパターンが明らかになりました： 1. **スケールの影響**。モデルの精度は、ほぼすべてのタスクカテゴリにおいて、パラメータ数の増加に伴い向上します。 2. **創発的能力**。多くのタスクにおいて、モデルの性能は長らくランダムな推測レベルにとどまりますが、ある「臨界」スケールに達すると急激に品質が向上します。この現象は**創発的挙動**（emergent behavior）と名付けられました。 3. **社会的バイアス**。モデルのサイズが大きくなるにつれて、訓練データから学習した社会的ステレオタイプが現れるレベルも高まる可能性があります。しかし、適切なプロンプティングによってこの効果を軽減できることが示されています。 ## ベンチマークの進化モデルがより強力になるにつれて、BIG-benchの一部のタスクはもはや困難ではなくなりました。これにより、より難易度の高いサブセットが作成されることになりました。 ### Big-bench Hard (BBH) - BIG-benchハード (BBH) 2022年、研究者たちは、当初すべてのモデルが人間の平均レベルを下回っていた**23の最も困難なタスク**を抽出しました。このセットは**BIG-bench Hard (BBH)**と名付けられました。実験では、モデルが回答前に一連の推論を生成する**Chain-of-Thought**（CoT）という手法を用いることで、性能が劇的に向上することが示されました。CoTを使用することで、**PaLM**モデル（5400億パラメータ）は23タスク中10タスクで人間の平均スコアを上回り、**Codex**（GPT-3のバージョン）は23タスク中17タスクで上回ることができました^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_note-suzgun2022-4)}。 ### Big-bench Extra Hard (BBEH) - BIG-benchエクストラハード (BBEH) 2024年までに、BBHのタスクでさえ最先端のモデルによって解決されるようになると、次の段階として**BIG-bench Extra Hard (BBEH)**が提案されました。DeepMindの研究者らは、BBHの23タスクそれぞれを、推論の種類は似ているが大幅に難易度が高い新しいタスクに置き換えました^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_note-arora2025-5)}。BBEHでの最初のテストでは、現行の最も強力なLLMでさえ、これらのタスクの解決にはほど遠いことが示され、将来のモデルにとって長期的な挑戦を提供することになりました。 ### Big-bench Lite (BBL) - BIG-benchライト (BBL) 迅速かつ低リソースでテストを行うために、軽量版である**BIG-bench Lite (BBL)**が作成されました。これは、完全なセットの多様性を反映した**24のタスク**の抜粋で構成されています。BBLにより、開発者は自身のモデルを迅速に評価し、公開リーダーボードで比較することができます。 ## 外部リンク - GitHub上のBIG-bench公式リポジトリ - Papers With Code上のBIG-benchページ ## 参考文献 - 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. ## 脚注 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_ref-srivastava2022_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_ref-srivastava2022_1-1)} Srivastava, A., et al. «Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models». *arXiv:2206.04615*. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_ref-deepgram_summary_2-0) «BIG-Bench: The New Benchmark for Language Models». *Deepgram*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_ref-github_repo_3-0) «google/BIG-bench». *GitHub*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_ref-suzgun2022_4-0) Suzgun, M., et al. «Challenging BIG-Bench Tasks and Whether Chain-of-Thought Can Solve Them». *arXiv:2210.09261*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_%E2%80%94_%E3%83%93%E3%83%83%E3%82%B0%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81#cite_ref-arora2025_5-0) Arora, S., et al. «BIG-Bench Extra Hard». *arXiv:2502.19187*. [5]