---
title: "BIG-bench (benchmark) (TH)"
source: "https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(TH)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "BIG-bench_(benchmark)_(TH)"
language: "th"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM benchmarks"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Thai"
revision_id: 613
wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:24Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:24Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:41:15Z
---

# BIG-bench (benchmark) (TH)

**BIG-bench** (ตัวย่อจากภาษาอังกฤษ **Beyond the Imitation Game benchmark**) — คือชุดงานขนาดใหญ่ (benchmark) ที่สร้างขึ้นเพื่อประเมินความสามารถและขีดจำกัดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โครงการนี้พัฒนาขึ้นในปี ค.ศ. 2021–2022 โดยความร่วมมือของนักวิจัยกว่า 450 คนจาก 132 องค์กร ภายใต้การดูแลของ **Google**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(TH)#cite_note-srivastava2022-1)</sup>

Benchmark นี้ประกอบด้วย **งาน 204 รายการที่หลากหลาย** ครอบคลุมสาขาที่กว้างขวาง ได้แก่ ภาษาศาสตร์ คณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม สามัญสำนึก ชีววิทยา ฟิสิกส์ และการประเมินอคติทางสังคม เป้าหมายหลักของ BIG-bench คือการก้าวข้าม "การเล่นเกมเลียนแบบ" (ทดสอบแบบทัวริง) และทดสอบโมเดลด้วยงานที่ถือว่ายากหรือแก้ไม่ได้สำหรับสถาปัตยกรรมที่มีอยู่ในปัจจุบัน Benchmark นี้มีจุดประสงค์ไม่เพียงแค่วัดความสามารถในปัจจุบัน แต่ยังเพื่อคาดการณ์ความสามารถในอนาคตตามการขยายขนาดของโมเดล<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(TH)#cite_note-deepgram_summary-2)</sup>

## การพัฒนาและโครงสร้าง

ผู้ริเริ่มสร้าง BIG-bench คือกลุ่มนักวิจัยจาก Google ซึ่งจัดให้มีการรวบรวมงานแบบเปิดจากชุมชนวิทยาศาสตร์ ผลลัพธ์ที่ได้คือชุดงานสุดท้ายประกอบด้วย 204 งานจากทีมอิสระหลายสิบทีม แต่ละงานได้รับการออกแบบให้เป็นความท้าทายสำหรับ LLM และมีรูปแบบและเมตริกการประเมินเป็นของตนเอง (เช่น ความแม่นยำของการเลือก การประเมินคำตอบที่สร้างขึ้นอย่างอิสระ)

งานมีตั้งแต่คำถามเชิงวิชาการมาตรฐานไปจนถึงปริศนาที่ไม่ธรรมดา เช่น:

- การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และตรรกะ
- การทำความเข้าใจลำดับอีโมจิ
- การแก้ปัญหาหมากรุกจากคำอธิบายเป็นข้อความ
- การระบุอคติทางสังคมในคำตอบของโมเดล

Benchmark ทั้งหมดและโค้ดของมันเปิดเผยต่อสาธารณะบน **GitHub** ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบโมเดลใหม่และเสนองานเพิ่มเติมได้<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(TH)#cite_note-github_repo-3)</sup>

## การประเมินโมเดลและระดับพื้นฐานของมนุษย์

ในงานวิจัยต้นฉบับปี ค.ศ. 2022 ได้มีการทดสอบโมเดลในวงกว้าง รวมถึงตระกูล **GPT** จาก OpenAI และโมเดลแบบหนาแน่นและกระจายจาก Google เช่น **PaLM** และ **Switch Transformers**

เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ ได้มีการกำหนด **ระดับพื้นฐานของมนุษย์** ผู้ประเมินที่เชี่ยวชาญทำงานทั้งหมดโดยใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ มีการกำหนดตัวชี้วัดสองตัว:

- **ผลลัพธ์เฉลี่ยของผู้เชี่ยวชาญ**: ประมาณ 45/100 ในการปรับมาตรฐานแบบมีเงื่อนไข
- **ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของผู้เชี่ยวชาญ**: ประมาณ 80/100 (เมื่อผู้เชี่ยวชาญอย่างน้อยหนึ่งคนแก้ปัญหาได้อย่างเหมาะสมที่สุด)

แม้แต่โมเดลที่ใหญ่ที่สุดในยุคนั้นก็ยังด้อยกว่ามนุษย์อย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น โมเดลที่ดีที่สุดในบรรดาโมเดลเหล่านั้น (รวมถึง GPT-3) ทำได้เพียงประมาณ 15/100 คะแนน ซึ่งเน้นให้เห็นถึงความยากของงานและศักยภาพอันมากในการก้าวหน้าต่อไป<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(TH)#cite_note-srivastava2022-1)</sup>

## ผลลัพธ์และข้อสรุปสำคัญ

การวิเคราะห์ผลลัพธ์บน BIG-bench เผยให้เห็นรูปแบบสำคัญหลายประการ:

1.  **ผลกระทบของขนาด** ความแม่นยำของโมเดลเพิ่มขึ้นตามจำนวนพารามิเตอร์ที่เพิ่มขึ้นในเกือบทุกหมวดหมู่งาน
2.  **ความสามารถแบบ emergent** ในงานหลายรายการ ประสิทธิภาพของโมเดลอยู่ในระดับการเดาสุ่มเป็นเวลานาน แต่หลังจากถึงขนาด "วิกฤต" ที่กำหนด จะเกิดการกระโดดขึ้นอย่างรวดเร็วของคุณภาพ ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า **emergent behavior**
3.  **อคติทางสังคม (bias)** เมื่อขนาดโมเดลเพิ่มขึ้น ระดับการแสดงออกของอคติทางสังคมที่เรียนรู้มาจากข้อมูลการฝึกอาจเพิ่มขึ้นด้วย อย่างไรก็ตาม มีการแสดงให้เห็นว่าการกำหนดคำถามที่ถูกต้อง (prompting) สามารถลดผลกระทบนี้ได้

## วิวัฒนาการของ Benchmark

เมื่อโมเดลมีความสามารถมากขึ้น งานบางอย่างใน BIG-bench เริ่มไม่ท้าทายอีกต่อไป สิ่งนี้นำไปสู่การสร้างชุดย่อยที่ยากยิ่งขึ้น

### Big-bench Hard (BBH)

ในปี ค.ศ. 2022 นักวิจัยได้แยก **งาน 23 รายการที่ยากที่สุด** ซึ่งโมเดลทั้งหมดในตอนแรกด้อยกว่าระดับเฉลี่ยของมนุษย์ ชุดนี้ได้รับชื่อว่า **BIG-bench Hard (BBH)** การทดลองแสดงให้เห็นว่าการใช้เทคนิค **Chain-of-Thought** (CoT) — เมื่อโมเดลสร้างห่วงโซ่การใช้เหตุผลก่อนตอบ — ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างรวดเร็ว ด้วย CoT โมเดล **PaLM** (540 พันล้านพารามิเตอร์) สามารถเอาชนะผลลัพธ์เฉลี่ยของมนุษย์ใน 10 จาก 23 งาน และ **Codex** (เวอร์ชัน GPT-3) ใน 17 จาก 23 งาน<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(TH)#cite_note-suzgun2022-4)</sup>

### Big-bench Extra Hard (BBEH)

เมื่อถึงปี ค.ศ. 2024 เมื่อแม้แต่งานจาก BBH ก็เริ่มได้รับการแก้ไขโดยโมเดลขั้นสูง จึงมีการเสนอขั้นตอนถัดไป — **BIG-bench Extra Hard (BBEH)** ผู้เขียนจาก DeepMind แทนที่แต่ละงานจาก 23 งานของ BBH ด้วยงานใหม่ที่คล้ายคลึงกันในประเภทการใช้เหตุผล แต่ยากกว่าอย่างมีนัยสำคัญ<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(TH)#cite_note-arora2025-5)</sup> การทดสอบเบื้องต้นบน BBEH แสดงให้เห็นว่าแม้แต่ LLM ที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบันก็ยังห่างไกลจากการแก้ปัญหาเหล่านี้ ซึ่งสร้างความท้าทายระยะยาวสำหรับโมเดลในอนาคต

### Big-bench Lite (BBL)

สำหรับการทดสอบที่รวดเร็วและใช้ทรัพยากรน้อยกว่า จึงได้สร้างเวอร์ชันที่เบาลง — **BIG-bench Lite (BBL)** ซึ่งเป็นตัวอย่างของ **24 งาน** ที่สะท้อนความหลากหลายของชุดงานเต็ม BBL ช่วยให้นักพัฒนาสามารถประเมินโมเดลของตนได้อย่างรวดเร็วและเปรียบเทียบบนลีดเดอร์บอร์ดสาธารณะ

## ลิงก์

- คลังข้อมูลอย่างเป็นทางการของ BIG-bench บน GitHub
- หน้า BIG-bench บน Papers With Code

## เอกสารอ้างอิง

- 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.

## หมายเหตุ

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