--- title: "BIG-bench (benchmark) (PT)" source: "https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "BIG-bench_(benchmark)_(PT)" language: "pt" categories: - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" - "Category:Portuguese" revision_id: 610 wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:21Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:21Z downloaded_at: 2026-09-07T22:41:14Z --- # BIG-bench (benchmark) (PT) **BIG-bench** (acrônimo do inglês **Beyond the Imitation Game benchmark**) — é um conjunto de tarefas em grande escala (benchmark) criado para avaliar as capacidades e os limites dos grandes modelos de linguagem (LLMs). O projeto foi desenvolvido entre 2021 e 2022 por um esforço colaborativo de mais de 450 pesquisadores de 132 organizações, sob a liderança do **Google**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#cite_note-srivastava2022-1). O benchmark inclui **204 tarefas diversas** que abrangem um amplo espectro de áreas: linguística, matemática, programação, bom senso, biologia, física e avaliação de vieses sociais. O objetivo principal do BIG-bench é ir além do "jogo da imitação" (teste de Turing) e testar os modelos em tarefas consideradas difíceis ou insolúveis para as arquiteturas existentes. O benchmark foi projetado não apenas para medir as capacidades atuais, mas também para extrapolar suas futuras possibilidades à medida que a escala aumenta[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#cite_note-deepgram_summary-2). ## Desenvolvimento e Estrutura A criação do BIG-bench foi iniciada por um grupo de pesquisadores do Google, que organizou uma coleta aberta de tarefas da comunidade científica. Como resultado, o conjunto final incluiu 204 tarefas de dezenas de equipes independentes. Cada tarefa foi desenvolvida como um desafio para os LLMs e possui seu próprio formato e métrica de avaliação (por exemplo, precisão na escolha, avaliação de respostas geradas livremente). As tarefas variam de questões acadêmicas padrão a quebra-cabeças não convencionais, como: - Resolução de problemas matemáticos e lógicos. - Compreensão de sequências de emojis. - Resolução de problemas de xadrez a partir de descrições textuais. - Identificação de estereótipos sociais nas respostas do modelo. Todo o benchmark e seu código estão disponíveis publicamente no **GitHub**, permitindo que pesquisadores testem novos modelos e proponham tarefas adicionais[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#cite_note-github_repo-3). ## Avaliação de Modelos e Linha de Base Humana No trabalho original de 2022, foi realizado um teste em larga escala de modelos, incluindo a família **GPT** da OpenAI, bem como modelos densos e esparsos do Google, como **PaLM** e **Switch Transformers**. Para comparar os resultados, foi estabelecida uma **linha de base humana**. Avaliadores humanos especialistas realizaram todas as tarefas, utilizando os recursos disponíveis. Foram definidos dois indicadores: - **Resultado médio dos especialistas**: cerca de 45/100 em uma normalização condicional. - **Melhor resultado dos especialistas**: cerca de 80/100 (quando pelo menos um especialista resolvia a tarefa de forma ótima). Mesmo os maiores modelos da época ficaram significativamente atrás dos humanos. Por exemplo, os melhores deles (incluindo o GPT-3) alcançaram apenas cerca de 15/100 pontos, o que destacou a complexidade das tarefas e o grande potencial para progresso futuro[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#cite_note-srivastava2022-1). ## Principais Resultados e Conclusões A análise dos resultados no BIG-bench revelou vários padrões-chave: 1. **Impacto da escala**. A precisão dos modelos aumenta com o aumento do número de parâmetros em quase todas as categorias de tarefas. 2. **Capacidades emergentes**. Em muitas tarefas, o desempenho dos modelos permanece no nível de adivinhação aleatória por um longo tempo, mas após atingir uma certa escala "crítica", ocorre um salto acentuado na qualidade. Esse fenômeno foi denominado **comportamento emergente** (emergent behavior). 3. **Vieses sociais (bias)**. Com o aumento do tamanho do modelo, o nível de manifestação de estereótipos sociais aprendidos a partir dos dados de treinamento também pode aumentar. No entanto, foi demonstrado que a formulação correta da solicitação (prompting) pode mitigar esse efeito. ## Evolução do Benchmark À medida que os modelos se tornaram mais poderosos, algumas tarefas do BIG-bench deixaram de ser desafiadoras. Isso levou à criação de subconjuntos mais difíceis. ### Big-bench Hard (BBH) Em 2022, os pesquisadores selecionaram as **23 tarefas mais desafiadoras**, nas quais todos os modelos inicialmente tiveram desempenho inferior ao nível humano médio. Este conjunto foi nomeado **BIG-bench Hard (BBH)**. Experimentos mostraram que o uso da técnica **Chain-of-Thought** (CoT) — na qual o modelo gera uma cadeia de raciocínio antes de responder — aumenta drasticamente o desempenho. Com o CoT, o modelo **PaLM** (540 bilhões de parâmetros) conseguiu superar o resultado humano médio em 10 das 23 tarefas, e o **Codex** (uma versão do GPT-3) em 17 das 23[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#cite_note-suzgun2022-4). ### Big-bench Extra Hard (BBEH) Em 2024, quando até mesmo as tarefas do BBH começaram a ser resolvidas pelos modelos de ponta, foi proposta a próxima etapa — **BIG-bench Extra Hard (BBEH)**. Os autores da DeepMind substituíram cada uma das 23 tarefas do BBH por uma nova, semelhante em tipo de raciocínio, mas significativamente mais complexa[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#cite_note-arora2025-5). Os primeiros testes no BBEH mostraram que até mesmo os LLMs mais poderosos da atualidade estão longe de resolvê-las, o que garante um desafio de longo prazo para os futuros modelos. ### Big-bench Lite (BBL) Para testes rápidos e com menor consumo de recursos, foi criada uma versão simplificada — **BIG-bench Lite (BBL)**. Ela consiste em uma amostra de **24 tarefas** que refletem a diversidade do conjunto completo. O BBL permite que os desenvolvedores avaliem rapidamente seus modelos e os comparem em um leaderboard público. ## Ligações externas - Repositório oficial do BIG-bench no GitHub - Página do BIG-bench no Papers With Code ## Leitura adicional - 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. ## Notas 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#cite_ref-srivastava2022_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#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)_(PT)#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)_(PT)#cite_ref-github_repo_3-0) "google/BIG-bench". *GitHub*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(PT)#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)_(PT)#cite_ref-arora2025_5-0) Arora, S., et al. "BIG-Bench Extra Hard". *arXiv:2502.19187*. [5]