--- title: "BIG-bench (benchmark) (BN)" source: "https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "BIG-bench_(benchmark)_(BN)" language: "bn" categories: - "Category:Bengali" - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" revision_id: 595 wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:08Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:08Z downloaded_at: 2026-09-07T22:41:10Z --- # BIG-bench (benchmark) (BN) **BIG-bench** (সংক্ষিপ্ত রূপ ইংরেজি **Beyond the Imitation Game benchmark** থেকে) — এটি একটি বৃহৎ মাপের কাজের সংকলন (benchmark), যা বড় ভাষা মডেলের (LLM) সক্ষমতা ও সীমা মূল্যায়নের জন্য তৈরি করা হয়েছে। প্রকল্পটি ২০২১–২০২২ সালে ১৩২টি প্রতিষ্ঠানের ৪৫০-এরও বেশি গবেষকের যৌথ প্রচেষ্টায় **Google**-এর পৃষ্ঠপোষকতায় তৈরি হয়েছিল[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_note-srivastava2022-1)। Benchmark-টিতে **২০৪টি বৈচিত্র্যময় কাজ** অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা ভাষাবিজ্ঞান, গণিত, প্রোগ্রামিং, সাধারণ জ্ঞান, জীববিজ্ঞান, পদার্থবিজ্ঞান এবং সামাজিক পক্ষপাত মূল্যায়নসহ বিস্তৃত ক্ষেত্র জুড়ে বিস্তৃত। BIG-bench-এর মূল লক্ষ্য হলো «অনুকরণ খেলা» (টুরিং পরীক্ষা)-এর সীমা অতিক্রম করে এমন কাজে মডেলগুলিকে পরীক্ষা করা, যেগুলি বিদ্যমান আর্কিটেকচারের জন্য কঠিন বা অসমাধানযোগ্য বলে বিবেচিত। Benchmark-টি কেবল বর্তমান সক্ষমতা পরিমাপের জন্য নয়, বরং মডেলের আকার বৃদ্ধির সাথে সাথে ভবিষ্যৎ সক্ষমতার বহির্ভাগ অনুমানের জন্যও তৈরি[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_note-deepgram_summary-2)। ## তৈরি ও কাঠামো BIG-bench তৈরির উদ্যোক্তা ছিলেন Google-এর একদল গবেষক, যারা বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের কাছ থেকে কাজ সংগ্রহের জন্য একটি উন্মুক্ত প্রক্রিয়া আয়োজন করেছিলেন। ফলস্বরূপ, চূড়ান্ত সংকলনে কয়েক ডজন স্বাধীন দলের ২০৪টি কাজ অন্তর্ভুক্ত হয়েছে। প্রতিটি কাজ LLM-এর জন্য একটি চ্যালেঞ্জ হিসেবে তৈরি করা হয়েছে এবং এর নিজস্ব ফরম্যাট ও মূল্যায়ন মেট্রিক রয়েছে (যেমন, নির্বাচনের নির্ভুলতা, মুক্তভাবে উৎপন্ন উত্তরের মূল্যায়ন)। কাজগুলি প্রচলিত একাডেমিক প্রশ্ন থেকে শুরু করে অপ্রচলিত ধাঁধা পর্যন্ত বিস্তৃত, যেমন: - গাণিতিক ও যৌক্তিক সমস্যা সমাধান। - ইমোজি-ক্রম বোঝা। - পাঠ্য বিবরণ দ্বারা দাবা সমস্যা সমাধান। - মডেলের উত্তরে সামাজিক স্টেরিওটাইপ চিহ্নিত করা। সম্পূর্ণ benchmark এবং এর কোড **GitHub**-এ উন্মুক্তভাবে পাওয়া যায়, যা গবেষকদের নতুন মডেল পরীক্ষা করতে এবং অতিরিক্ত কাজ প্রস্তাব করতে সক্ষম করে[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_note-github_repo-3)। ## মডেল মূল্যায়ন ও মানব ভিত্তি স্তর ২০২২ সালের মূল গবেষণাপত্রে OpenAI-এর **GPT** পরিবারসহ Google-এর ঘন ও বিরল মডেল যেমন **PaLM** ও **Switch Transformers** অন্তর্ভুক্ত করে বৃহৎ আকারের পরীক্ষা পরিচালিত হয়েছিল। ফলাফল তুলনার জন্য একটি **মানব ভিত্তি স্তর** নির্ধারণ করা হয়েছিল। বিশেষজ্ঞ মূল্যায়নকারীরা উপলব্ধ সম্পদ ব্যবহার করে সব কাজ সম্পন্ন করেছেন। দুটি সূচক নির্ধারিত হয়েছিল: - **বিশেষজ্ঞদের গড় ফলাফল**: শর্তসাপেক্ষ স্বাভাবিকীকরণে প্রায় ৪৫/১০০। - **বিশেষজ্ঞদের সেরা ফলাফল**: প্রায় ৮০/১০০ (যখন কমপক্ষে একজন বিশেষজ্ঞ কাজটি সর্বোত্তমভাবে সমাধান করেন)। তৎকালীন সবচেয়ে বড় মডেলগুলিও মানুষের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে পিছিয়ে ছিল। উদাহরণস্বরূপ, সেরা মডেলগুলি (GPT-3 সহ) মাত্র প্রায় ১৫/১০০ পয়েন্ট অর্জন করেছিল, যা কাজগুলির জটিলতা এবং আরও অগ্রগতির বিশাল সম্ভাবনাকে তুলে ধরেছে[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_note-srivastava2022-1)। ## মূল ফলাফল ও উপসংহার BIG-bench-এর ফলাফল বিশ্লেষণে বেশ কিছু মূল প্রবণতা পরিলক্ষিত হয়েছে: 1. **মাপের প্রভাব**। প্রায় সব বিভাগের কাজে প্যারামিটার সংখ্যা বৃদ্ধির সাথে মডেলের নির্ভুলতা বাড়ে। 2. **উদ্ভূত সক্ষমতা (Emergent Behavior)**। অনেক কাজে মডেলের কর্মক্ষমতা দীর্ঘদিন এলোমেলো অনুমানের স্তরে থাকে, কিন্তু একটি নির্দিষ্ট «সংকটমূলক» মাপে পৌঁছানোর পর মানের হঠাৎ উল্লম্ফন ঘটে। এই ঘটনাকে **emergent behavior** বলা হয়। 3. **সামাজিক পক্ষপাত (bias)**। মডেলের আকার বাড়ার সাথে সাথে প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে আত্মস্থ সামাজিক স্টেরিওটাইপের প্রকাশও বাড়তে পারে। তবে দেখানো হয়েছে যে সঠিক prompt তৈরি (prompting) এই প্রভাব কমাতে পারে। ## Benchmark-এর বিবর্তন মডেলগুলি যত শক্তিশালী হয়েছে, BIG-bench-এর কিছু কাজ আর কঠিন থাকেনি। এর ফলে আরও কঠিন উপসংকলন তৈরি হয়েছে। ### Big-bench Hard (BBH) ২০২২ সালে গবেষকরা **২৩টি সবচেয়ে কঠিন কাজ** আলাদা করেন, যেগুলিতে সব মডেল প্রাথমিকভাবে গড় মানব স্তরের চেয়ে পিছিয়ে ছিল। এই সংকলনটি **BIG-bench Hard (BBH)** নামে পরিচিতি পায়। পরীক্ষা-নিরীক্ষায় দেখা গেছে যে **Chain-of-Thought** (CoT) কৌশল ব্যবহার — যখন মডেল উত্তর দেওয়ার আগে যুক্তির শৃঙ্খল তৈরি করে — কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়ে দেয়। CoT ব্যবহার করে **PaLM** মডেল (৫৪০ বিলিয়ন প্যারামিটার) ২৩টির মধ্যে ১০টি কাজে গড় মানব ফলাফল ছাড়িয়ে যেতে পারে, এবং **Codex** (GPT-3-এর একটি সংস্করণ) — ২৩টির মধ্যে ১৭টিতে[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_note-suzgun2022-4)। ### Big-bench Extra Hard (BBEH) ২০২৪ সালের মধ্যে, যখন BBH-এর কাজগুলিও অগ্রণী মডেলগুলি দ্বারা সমাধান করা হতে থাকে, তখন পরবর্তী পর্যায় প্রস্তাবিত হয় — **BIG-bench Extra Hard (BBEH)**। DeepMind-এর লেখকরা BBH-এর ২৩টি কাজের প্রতিটিকে একটি নতুন কাজ দিয়ে প্রতিস্থাপন করেন, যা যুক্তির ধরনে অনুরূপ কিন্তু উল্লেখযোগ্যভাবে আরও কঠিন[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_note-arora2025-5)। BBEH-এ প্রথম পরীক্ষায় দেখা গেছে যে এমনকি সবচেয়ে শক্তিশালী আধুনিক LLM-গুলিও সেগুলি সমাধান থেকে অনেক দূরে, যা ভবিষ্যতের মডেলগুলির জন্য দীর্ঘমেয়াদী চ্যালেঞ্জ নিশ্চিত করে। ### Big-bench Lite (BBL) দ্রুত ও কম সম্পদ-নিবিড় পরীক্ষার জন্য একটি হালকা সংস্করণ তৈরি করা হয়েছে — **BIG-bench Lite (BBL)**। এটি সম্পূর্ণ সংকলনের বৈচিত্র্য প্রতিফলিত করে **২৪টি কাজ**-এর একটি নির্বাচন। BBL ডেভেলপারদের তাদের মডেলগুলি দ্রুত মূল্যায়ন করতে এবং সর্বজনীন লিডারবোর্ডে তুলনা করতে সক্ষম করে। ## ইন্টারনেট সংযোগ - GitHub-এ BIG-bench-এর অফিসিয়াল রিপোজিটরি - Papers With Code-এ BIG-bench পৃষ্ঠা ## সাহিত্য - 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. ## টীকা 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_ref-srivastava2022_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_ref-srivastava2022_1-1) Srivastava, A., et al. «Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models». *arXiv:2206.04615*. [১] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_ref-deepgram_summary_2-0) «BIG-Bench: The New Benchmark for Language Models». *Deepgram*. [২] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_ref-github_repo_3-0) «google/BIG-bench». *GitHub*. [৩] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_ref-suzgun2022_4-0) Suzgun, M., et al. «Challenging BIG-Bench Tasks and Whether Chain-of-Thought Can Solve Them». *arXiv:2210.09261*. [৪] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(BN)#cite_ref-arora2025_5-0) Arora, S., et al. «BIG-Bench Extra Hard». *arXiv:2502.19187*. [৫]