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title: "BIG-bench (benchmark) (IT)"
source: "https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "BIG-bench_(benchmark)_(IT)"
language: "it"
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  - "Category:Italian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM benchmarks"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 606
wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:18Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:18Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:41:13Z
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# BIG-bench (benchmark) (IT)

**BIG-bench** (acronimo dall'inglese **Beyond the Imitation Game benchmark**) — è un insieme di compiti su larga scala (benchmark) creato per valutare le capacità e i limiti dei grandi modelli linguistici (LLM). Il progetto è stato sviluppato nel 2021–2022 con il contributo congiunto di oltre 450 ricercatori provenienti da 132 organizzazioni sotto l'egida di **Google**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)#cite_note-srivastava2022-1)</sup>.

Il benchmark comprende **204 compiti diversificati**, che coprono un ampio spettro di aree: linguistica, matematica, programmazione, senso comune, biologia, fisica e valutazione dei pregiudizi sociali. L'obiettivo principale di BIG-bench è andare oltre il «gioco dell'imitazione» (test di Turing) e mettere alla prova i modelli su compiti considerati difficili o irrisolvibili per le architetture esistenti. Il benchmark è concepito non solo per misurare le capacità attuali, ma anche per estrapolare le possibilità future man mano che la scala aumenta<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)#cite_note-deepgram_summary-2)</sup>.

## Sviluppo e struttura

L'iniziativa di creare BIG-bench è partita da un gruppo di ricercatori di Google, che ha organizzato una raccolta aperta di compiti dalla comunità scientifica. Il risultato finale è un insieme di 204 problemi proposti da decine di team indipendenti. Ogni compito è stato sviluppato come una sfida per gli LLM e possiede un proprio formato e una propria metrica di valutazione (ad esempio, accuratezza della scelta, valutazione della risposta generata liberamente).

I compiti spaziano da domande accademiche standard a enigmi non convenzionali, come:

- Risoluzione di problemi matematici e logici.
- Comprensione di sequenze di emoji.
- Risoluzione di problemi scacchistici tramite descrizione testuale.
- Individuazione di stereotipi sociali nelle risposte del modello.

L'intero benchmark e il relativo codice sono disponibili in accesso aperto su **GitHub**, consentendo ai ricercatori di testare nuovi modelli e proporre ulteriori compiti<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)#cite_note-github_repo-3)</sup>.

## Valutazione dei modelli e livello di riferimento umano

Nel lavoro originale del 2022 è stato condotto un test su larga scala dei modelli, inclusa la famiglia **GPT** di OpenAI, nonché modelli densi e sparsi di Google come **PaLM** e **Switch Transformers**.

Per confrontare i risultati è stato stabilito un **livello di riferimento umano**. Valutatori esperti hanno completato tutti i compiti utilizzando le risorse a loro disposizione. Sono stati definiti due indicatori:

- **Risultato medio degli esperti**: circa 45/100 nella normalizzazione convenzionale.
- **Risultato migliore degli esperti**: circa 80/100 (quando almeno un esperto risolveva il compito in modo ottimale).

Anche i modelli più grandi dell'epoca erano significativamente inferiori agli esseri umani. Ad esempio, i migliori di essi (incluso GPT-3) raggiungevano solo circa 15/100 punti, il che ha evidenziato la difficoltà dei compiti e il grande potenziale per ulteriori progressi<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)#cite_note-srivastava2022-1)</sup>.

## Risultati e conclusioni principali

L'analisi dei risultati su BIG-bench ha rivelato diverse tendenze chiave:

1.  **Impatto della scala**. L'accuratezza dei modelli cresce all'aumentare del numero di parametri in quasi tutte le categorie di compiti.
2.  **Capacità emergenti**. In molti compiti le prestazioni dei modelli rimangono a lungo al livello di un'ipotesi casuale, ma dopo aver raggiunto una certa scala «critica» si verifica un brusco salto di qualità. Questo fenomeno è stato denominato **comportamento emergente** (emergent behavior).
3.  **Pregiudizi sociali (bias)**. Con l'aumentare delle dimensioni del modello può crescere anche il livello di manifestazione degli stereotipi sociali appresi dai dati di addestramento. Tuttavia, è stato dimostrato che una corretta formulazione della richiesta (prompting) può ridurre questo effetto.

## Evoluzione del benchmark

Man mano che i modelli diventavano più potenti, alcuni compiti di BIG-bench cessavano di essere difficili. Ciò ha portato alla creazione di sottoinsiemi più impegnativi.

### Big-bench Hard (BBH)

Nel 2022 i ricercatori hanno selezionato **23 compiti particolarmente difficili**, sui quali tutti i modelli risultavano inizialmente inferiori al livello umano medio. Questo insieme ha ricevuto il nome di **BIG-bench Hard (BBH)**. Gli esperimenti hanno dimostrato che l'utilizzo della tecnica **Chain-of-Thought** (CoT) — in cui il modello genera una catena di ragionamenti prima di rispondere — aumenta drasticamente le prestazioni. Grazie al CoT, il modello **PaLM** (540 miliardi di parametri) è riuscito a superare il risultato umano medio in 10 dei 23 compiti, mentre **Codex** (versione di GPT-3) — in 17 dei 23<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)#cite_note-suzgun2022-4)</sup>.

### Big-bench Extra Hard (BBEH)

Entro il 2024, quando anche i compiti di BBH erano diventati risolvibili dai modelli più avanzati, è stata proposta la fase successiva — **BIG-bench Extra Hard (BBEH)**. Gli autori di DeepMind hanno sostituito ciascuno dei 23 compiti di BBH con uno nuovo, simile per tipo di ragionamento ma significativamente più difficile<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)#cite_note-arora2025-5)</sup>. I primi test su BBEH hanno mostrato che persino gli LLM moderni più potenti sono lontani dal risolverli, garantendo una sfida a lungo termine per i modelli futuri.

### Big-bench Lite (BBL)

Per un testing rapido e meno dispendioso in termini di risorse è stata creata una versione alleggerita — **BIG-bench Lite (BBL)**. Essa consiste in una selezione di **24 compiti** che rispecchiano la varietà dell'insieme completo. BBL consente agli sviluppatori di valutare rapidamente i propri modelli e di confrontarli su una classifica pubblica.

## Riferimenti

- Repository ufficiale di BIG-bench su GitHub
- Pagina di BIG-bench su Papers With Code

## Bibliografia

- 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.

## Note

1.  <span id="cite_note-srivastava2022-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)#cite_ref-srivastava2022_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(IT)#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)_(IT)#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)_(IT)#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)_(IT)#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)_(IT)#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>