--- title: "BIG-bench (benchmark) (CS)" source: "https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "BIG-bench_(benchmark)_(CS)" language: "cs" categories: - "Category:Czech" - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" revision_id: 596 wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:09Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:09Z downloaded_at: 2026-09-07T22:41:10Z --- # 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**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#cite_note-srivastava2022-1). 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[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#cite_note-deepgram_summary-2). ## 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[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#cite_note-github_repo-3). ## 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[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#cite_note-srivastava2022-1). ## 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[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#cite_note-suzgun2022-4). ### 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[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#cite_note-arora2025-5). 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. ## Poznámky 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#cite_ref-srivastava2022_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#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)_(CS)#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)_(CS)#cite_ref-github_repo_3-0) «google/BIG-bench». *GitHub*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(CS)#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)_(CS)#cite_ref-arora2025_5-0) Arora, S., et al. «BIG-Bench Extra Hard». *arXiv:2502.19187*. [5]