---
title: "BIG-bench (benchmark) (HU)"
source: "https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "BIG-bench_(benchmark)_(HU)"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM benchmarks"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 604
wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:16Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:16Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:41:13Z
---

# BIG-bench (benchmark) (HU)

**BIG-bench** (a angol **Beyond the Imitation Game benchmark** rövidítése) — egy nagyméretű feladatgyűjtemény (benchmark), amelyet a nagy nyelvi modellek (LLM) képességeinek és korlátainak értékelésére hoztak létre. A projektet 2021–2022-ben 132 szervezet több mint 450 kutatójának közös erőfeszítésével fejlesztették ki a **Google** égisze alatt<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-srivastava2022-1)</sup>.

A benchmark **204 változatos feladatot** tartalmaz, amelyek széles szakterületeket ölelnek fel: nyelvészet, matematika, programozás, józan ész, biológia, fizika és társadalmi előítéletek értékelése. A BIG-bench fő célja, hogy túllépjen az „utánzási játékon" (Turing-teszten), és olyan feladatokon tesztelje a modelleket, amelyek a meglévő architektúrák számára nehéznek vagy megoldhatatlannak számítanak. A benchmark nem csupán a jelenlegi képességek mérésére szolgál, hanem arra is, hogy a méret növekedésével extrapolálja a jövőbeli lehetőségeket<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-deepgram_summary-2)</sup>.

## Fejlesztés és struktúra

A BIG-bench létrehozását a Google kutatóiból álló csoport kezdeményezte, amely nyílt feladatgyűjtést szervezett a tudományos közösség számára. Ennek eredményeként a végső gyűjteménybe tucatnyi független csapattól érkezett 204 feladat kerültek be. Minden feladatot az LLM-ek számára jelentett kihívásként terveztek, és saját formátummal, valamint értékelési metrikával rendelkezik (például választás pontossága, szabadon generált válasz értékelése).

A feladatok a hagyományos tudományos kérdésektől a szokatlan rejtvényekig terjednek, mint például:

- Matematikai és logikai feladatok megoldása.
- Emoji-sorozatok értelmezése.
- Sakkproblémák megoldása szöveges leírás alapján.
- Társadalmi sztereotípiák azonosítása a modell válaszaiban.

Az egész benchmark és kódja nyilvánosan elérhető a **GitHub**-on, ami lehetővé teszi a kutatók számára, hogy új modelleket teszteljenek és további feladatokat javasoljanak<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-github_repo-3)</sup>.

## Modellek értékelése és az emberi alapszint

A 2022-es eredeti munkában nagyszabású modell-tesztelést végeztek, beleértve az OpenAI **GPT** modelljeit, valamint a Google sűrű és ritka modelljeit, mint a **PaLM** és a **Switch Transformers**.

Az eredmények összehasonlítása érdekében **emberi alapszintet** határoztak meg. Szakértő értékelők elvégezték az összes feladatot a rendelkezésükre álló erőforrásokkal. Két mutatót határoztak meg:

- **Szakértők átlagos eredménye**: körülbelül 45/100 a feltételes normálásban.
- **Szakértők legjobb eredménye**: körülbelül 80/100 (amikor legalább egy szakértő optimálisan oldotta meg a feladatot).

Még a korabeli legnagyobb modellek is jelentősen elmaradtak az emberektől. Például a legjobbak (köztük a GPT-3) mindössze körülbelül 15/100 pontot értek el, ami kiemelte a feladatok nehézségét és a további fejlődés nagy lehetőségét<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-srivastava2022-1)</sup>.

## Főbb eredmények és következtetések

A BIG-bench eredményeinek elemzése több kulcsfontosságú mintázatot tárt fel:

1.  **A méret hatása**. A modellek pontossága szinte minden feladatkategóriában nő a paraméterek számának növekedésével.
2.  **Emergens képességek**. Számos feladaton a modellek teljesítménye hosszú ideig a véletlenszerű találgatás szintjén marad, de egy bizonyos „kritikus" méret elérése után hirtelen minőségi ugrás következik be. Ezt a jelenséget **emergens viselkedésnek** (emergent behavior) nevezték el.
3.  **Társadalmi előítéletek (bias)**. A modell méretének növekedésével a tanítási adatokból elsajátított társadalmi sztereotípiák megjelenése is növekedhet. Ugyanakkor kimutatták, hogy a megfelelő kérésformulázás (prompting) csökkentheti ezt a hatást.

## A benchmark fejlődése

Amint a modellek egyre erősebbé váltak, a BIG-bench egyes feladatai megszűntek kihívást jelenteni. Ez nehezebb részhalmazok létrehozásához vezetett.

### Big-bench Hard (BBH)

2022-ben a kutatók kiemelték a **23 legnehezebb feladatot**, amelyeken kezdetben minden modell alulmúlta az átlagos emberi szintet. Ez a gyűjtemény a **BIG-bench Hard (BBH)** nevet kapta. A kísérletek kimutatták, hogy a **Chain-of-Thought** (CoT) technika alkalmazása — amikor a modell válasz előtt gondolatmenetet generál — jelentősen növeli a teljesítményt. A CoT segítségével a **PaLM** modell (540 milliárd paraméter) 23 feladatból 10-en, a **Codex** (GPT-3 verzió) pedig 23-ból 17-en tudta felülmúlni az átlagos emberi eredményt<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-suzgun2022-4)</sup>.

### Big-bench Extra Hard (BBEH)

2024-re, amikor a BBH feladatait is megoldani kezdték az élvonalbeli modellek, javaslatot tettek a következő lépésre — a **BIG-bench Extra Hard (BBEH)** bevezetésére. A DeepMind szerzői a BBH mind a 23 feladatát lecserélték egy-egy újra, amely hasonló típusú következtetést igényel, de lényegesen nehezebb<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_note-arora2025-5)</sup>. A BBEH-n végzett első tesztek megmutatták, hogy még a legerősebb jelenlegi LLM-ek is messze vannak a megoldástól, ami hosszú távú kihívást jelent a jövőbeli modellek számára.

### Big-bench Lite (BBL)

A gyors és kevésbé erőforrás-igényes tesztelés érdekében létrehozták a könnyített változatot — a **BIG-bench Lite (BBL)**-t. Ez a teljes gyűjtemény sokszínűségét tükröző **24 feladatból** álló minta. A BBL lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy gyorsan értékeljék modelljeiket, és összehasonlítsák azokat a nyilvános ranglistán.

## Ссылки

- Официальный репозиторий BIG-bench на GitHub
- Страница BIG-bench на Papers With Code

## Irodalom

- 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.

## Megjegyzések

1.  <span id="cite_note-srivastava2022-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-srivastava2022_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-srivastava2022_1-1)</sup> Srivastava, A., et al. «Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models». *arXiv:2206.04615*. <a href="https://arxiv.org/abs/2206.04615" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-deepgram_summary-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-deepgram_summary_2-0) «BIG-Bench: The New Benchmark for Language Models». *Deepgram*. <a href="https://deepgram.com/learn/big-bench-llm-benchmark-guide" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-github_repo-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-github_repo_3-0) «google/BIG-bench». *GitHub*. <a href="https://github.com/google/BIG-bench" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-suzgun2022-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-suzgun2022_4-0) Suzgun, M., et al. «Challenging BIG-Bench Tasks and Whether Chain-of-Thought Can Solve Them». *arXiv:2210.09261*. <a href="https://arxiv.org/abs/2210.09261" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-arora2025-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HU)#cite_ref-arora2025_5-0) Arora, S., et al. «BIG-Bench Extra Hard». *arXiv:2502.19187*. <a href="https://arxiv.org/abs/2502.19187" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>