---
title: "Benchmarki LLM"
source: "https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Benchmarki_LLM"
language: "pl"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM benchmarks"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Polish"
revision_id: 756
wiki_created_at: 2026-09-06T22:38:25Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:38:25Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:42:11Z
---

# Benchmarki LLM

**Testy porównawcze dużych modeli językowych** — to ustandaryzowane zestawy testów przeznaczone do pomiaru, porównywania i oceny jakości oraz możliwości dużych modeli językowych (LLM)<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-ibm-benchmarks-1)</sup>. Zazwyczaj każdy benchmark stanowi ustalony zestaw zadań (na przykład pytania, teksty lub instrukcje), dla których z góry znane są poprawne odpowiedzi lub kryteria oceny. Takie podejście zapewnia obiektywne porównanie różnych modeli w jednakowych warunkach, umożliwiając śledzenie postępów w dziedzinie oraz identyfikowanie mocnych i słabych stron modeli<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-evidently-guide-2)</sup>.

Regularne stosowanie benchmarków odgrywa kluczową rolę w rozwoju LLM, zachęcając programistów do ulepszania modeli oraz zapewniając przejrzystość i porównywalność wyników w środowisku naukowym. Ewolucja benchmarków odzwierciedla rozwój samych LLM: od prostych zadań z rozumienia języka po kompleksowe testy sprawdzające wieloetapowe rozumowanie, zdrowy rozsądek, etykę i bezpieczeństwo<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-habr-popular-llm-3)</sup>.

## Główne kategorie i przykłady

Benchmarki LLM obejmują różnorodne umiejętności i obszary zastosowań. Poniżej omówiono główne kategorie oraz najbardziej znane zestawy zadań w każdej z nich.

### Ogólne rozumienie języka

Ta kategoria ocenia podstawowe zdolności modelu do rozumienia i interpretacji języka naturalnego.

- **GLUE** (General Language Understanding Evaluation, 2019) — jeden z pierwszych kompleksowych benchmarków, obejmujący szereg zróżnicowanych zadań: od określania wydźwięku emocjonalnego po ocenę logicznej spójności tekstu. Wyniki ze wszystkich zadań są agregowane w jeden wynik łączny, co pozwoliło porównywać wczesne modele pod względem ich ogólnej efektywności<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-wang2019glue-4)</sup>.
- **SuperGLUE** (2019) — „wzmocniony" następca GLUE, opracowany w odpowiedzi na to, że modele szybko osiągnęły na nim poziom zbliżony do ludzkiego. SuperGLUE zawiera trudniejsze zadania wymagające głębokiego rozumienia kontekstu i zdolności do wyciągania wniosków<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-wang2019superglue-5)</sup>.
- **WinoGrande** (2019) — rozszerzona wersja quizu Winograd Schema. Zawiera 44 tysiące zadań dotyczących rozstrzygania niejednoznacznych zaimków w zdaniach wymagających zdrowego rozsądku do wyboru właściwej interpretacji<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-sakaguchi2019-6)</sup>.

### Benchmarki wielozadaniowe i kompleksowe

Te zestawy sprawdzają modele na szerokim spektrum wiedzy i umiejętności, wykraczając poza czysto językowe zadania.

- **MMLU** (Massive Multitask Language Understanding, 2020) — zbiór zadań w formie quizu obejmujący 57 dziedzin tematycznych: od przedmiotów szkolnych po wysoce wyspecjalizowaną wiedzę zawodową (prawo, medycyna). MMLU mierzy szerokość erudycji modelu<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-hendrycks2020mmlu-7)</sup>.
- **BIG-bench** (Beyond the Imitation Game Benchmark, 2022) — największy w momencie powstania kolaboratywny benchmark, opracowany przez ponad 400 autorów. Zawiera ponad 200 zadań z różnych dziedzin, od lingwistyki po fizykę, w celu sprawdzenia modeli poza schematycznym dopasowaniem wzorców i wykrycia ich granic w niestandardowych sytuacjach<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-srivastava2022bigbench-8)</sup>.

### Zdrowy rozsądek i rzetelność informacji

Te benchmarki oceniają zdolność modelu do wyciągania logicznych wniosków na temat codziennych sytuacji oraz unikania rozpowszechniania fałszywych informacji.

- **HellaSwag** (2019) — sprawdza zdrowy rozsądek poprzez zadanie wyboru najbardziej prawdopodobnego zakończenia opisu sytuacji. Cechą charakterystyczną benchmarku jest obecność „pułapek": błędne odpowiedzi są generowane automatycznie i wyglądają bardzo wiarygodnie, co wymaga od modelu głębokiego rozumienia kontekstu<sup>[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-zellers2019hellaswag-9)</sup>.
- **TruthfulQA** (2021) — mierzy skłonność modelu do rozpowszechniania popularnych mitów i błędnych przekonań. Zawiera pytania, na które powszechna w internecie odpowiedź jest błędna (na przykład: „Czy szczepionki powodują autyzm?"). Od modelu wymaga się, by nie uległa fałszywym stereotypom i udzieliła faktycznie poprawnej odpowiedzi<sup>[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-lin2021truthfulqa-10)</sup>.

### Zadania matematyczne

- **GSM8K** (2021) — zawiera tysiące tekstowych zadań matematycznych na poziomie szkoły podstawowej. Każde zadanie wymaga wykonania sekwencji 2–8 kroków arytmetycznych w celu uzyskania odpowiedzi, co sprawdza zdolność modelu do wieloetapowego rozumowania<sup>[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-cobbe2021gsm8k-11)</sup>.
- **MATH** (2021) — bardziej zaawansowany zestaw składający się z zadań z olimpiad i konkursów matematycznych. Obejmuje działy algebry, geometrii i teorii liczb, wymagając od modelu znajomości nietrywialnych metod rozwiązywania<sup>[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-hendrycks2021math-12)</sup>.

### Generowanie kodu źródłowego

- **HumanEval** (2021) — standardowy test do oceny zdolności LLM do pisania kodu. Zawiera 164 zadania programistyczne, w których model musi wygenerować poprawny kod w Pythonie na podstawie podanego opisu. Poprawność jest oceniana za pomocą testów jednostkowych<sup>[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-chen2021humaneval-13)</sup>.
- **SWE-bench** (2023) — bardziej realistyczny benchmark zbierający opisy rzeczywistych problemów (*issues*) z GitHub. Model musi wygenerować łatkę (fragment kodu) usuwającą dany problem. Wymaga to rozumienia dużej ilości cudzego kodu i złożonego rozumowania krok po kroku<sup>[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-jimenez2023swebench-14)</sup>.

### Ocena modeli dialogowych

- **Chatbot Arena** (2024) — otwarta platforma internetowa, na której dwa anonimowe modele uczestniczą w parowym dialogu z użytkownikiem. Po zakończeniu dialogu użytkownik głosuje, czyja odpowiedź była lepsza. Na podstawie tysięcy takich „pojedynków" tworzony jest ranking Elo preferencji użytkowników, odzwierciedlający jakość modeli w żywej rozmowie<sup>[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-chiang2024chatbot-15)</sup>.
- **MT-Bench** (2023) — zautomatyzowany benchmark do testowania umiejętności dialogowych pod obciążeniem. Zawiera 80 par pytań imitujących wieloturowy dialog. Odpowiedzi modeli są oceniane przez inny, mocniejszy LLM („LLM-as-a-judge", na przykład GPT-4) według z góry ustalonej skali<sup>[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-zheng2023mtbench-16)</sup>.

### Bezpieczeństwo i niezawodność

- **AgentHarm** (2024) — benchmark oceniający skłonność agentów LLM do wykonywania niebezpiecznych instrukcji. Obejmuje 110 scenariuszy przedstawiających złośliwe zadania (od oszustw po cyberprzestępczość). Dobry model powinien odmawiać realizacji takich żądań<sup>[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-andriushchenko2024agentharm-17)</sup>.
- **SafetyBench** (2023) — szeroki zestaw ponad 11 tysięcy pytań sprawdzających, na ile konsekwentnie model unika generowania nieakceptowalnych treści i szkodliwych porad, w tym w odpowiedzi na prowokacyjne zapytania<sup>[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-zhang2023safetybench-18)</sup>.

## Ograniczenia i aktualne problemy

- **Kontaminacja danych**: Głównym zagrożeniem dla wiarygodności oceny jest wyciek danych testowych do zbiorów treningowych. Model może po prostu zapamiętać odpowiedzi, co sztucznie zawyża jego wynik<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-evidently-guide-2)</sup>.
- **Nasycenie benchmarków**: W miarę rozwoju modeli ich wydajność na starych benchmarkach (jak GLUE) osiąga sufit i test przestaje być użyteczny do rozróżniania nowych, potężniejszych modeli. Wymaga to ciągłego opracowywania bardziej wymagających punktów odniesienia<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-evidently-guide-2)</sup>.
- **Rozbieżność z rzeczywistością**: Wysokie wyniki na benchmarkach nie zawsze gwarantują niezawodne działanie modelu w rzeczywistych, nieustrukturyzowanych scenariuszach. Realne środowisko jest często bogatsze i bardziej nieprzewidywalne niż jakikolwiek ustalony zestaw zadań<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_note-ibm-benchmarks-1)</sup>.

## Odnośniki

- Open LLM Leaderboard — otwarty ranking modeli społeczności Hugging Face
- Chatbot Arena Leaderboard — ranking modeli czatowych oparty na preferencjach użytkowników

## Przypisy

1.  <span id="cite_note-ibm-benchmarks-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-ibm-benchmarks_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-ibm-benchmarks_1-1)</sup> «What Are LLM Benchmarks?». *IBM*. <a href="https://www.ibm.com/think/topics/llm-benchmarks" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-evidently-guide-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-evidently-guide_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-evidently-guide_2-1)</sup> <sup>[2.2](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-evidently-guide_2-2)</sup> «20 LLM evaluation benchmarks and how they work». *Evidently AI*. <a href="https://www.evidentlyai.com/llm-guide/llm-benchmarks" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-habr-popular-llm-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-habr-popular-llm_3-0) «Самые популярные LLM бенчмарки». *Хабр*. <a href="https://habr.com/ru/articles/844974/" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-wang2019glue-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-wang2019glue_4-0) Wang, Alex; Singh, Amanpreet; Michael, Julian; et al. «GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/1804.07461" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-wang2019superglue-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-wang2019superglue_5-0) Wang, Alex; Pruksachatkun, Yada; Nangia, Nikita; et al. «SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/1905.00537" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-sakaguchi2019-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-sakaguchi2019_6-0) Sakaguchi, Keisuke; Le Bras, Ronan; Bhagavatula, Chandra; Choi, Yejin. «WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/1907.10641" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-hendrycks2020mmlu-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-hendrycks2020mmlu_7-0) Hendrycks, Dan; Burns, Collin; Basart, Steven; et al. «Measuring Massive Multitask Language Understanding». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2009.03300" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-srivastava2022bigbench-8">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-srivastava2022bigbench_8-0) Srivastava, Aarohi; et al. «Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2206.04615" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>
9.  <span id="cite_note-zellers2019hellaswag-9">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-zellers2019hellaswag_9-0) Zellers, Rowan; Holtzman, Ari; Bisk, Yonatan; et al. «HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/1905.07830" class="external autonumber" rel="nofollow">[9]</a></span>
10. <span id="cite_note-lin2021truthfulqa-10">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-lin2021truthfulqa_10-0) Lin, Stephanie; Hilton, Jacob; Evans, Owain. «TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2109.07958" class="external autonumber" rel="nofollow">[10]</a></span>
11. <span id="cite_note-cobbe2021gsm8k-11">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-cobbe2021gsm8k_11-0) Cobbe, Karl; Kosaraju, Vineet; Bavarian, Mohammad; et al. «Training Verifiers to Solve Math Word Problems». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2110.14168" class="external autonumber" rel="nofollow">[11]</a></span>
12. <span id="cite_note-hendrycks2021math-12">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-hendrycks2021math_12-0) Hendrycks, Dan; Burns, Collin; Saund, Saurav; et al. «Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2103.03874" class="external autonumber" rel="nofollow">[12]</a></span>
13. <span id="cite_note-chen2021humaneval-13">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-chen2021humaneval_13-0) Chen, Mark; Tworek, Jerry; Jun, Heewoo; et al. «Evaluating Large Language Models Trained on Code». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2107.03374" class="external autonumber" rel="nofollow">[13]</a></span>
14. <span id="cite_note-jimenez2023swebench-14">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-jimenez2023swebench_14-0) Jimenez, Carlos E.; et al. «SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2310.06770" class="external autonumber" rel="nofollow">[14]</a></span>
15. <span id="cite_note-chiang2024chatbot-15">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-chiang2024chatbot_15-0) Chiang, Wei-Lin; et al. «Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preferences». *lmsys.org*. <a href="https://lmsys.org/blog/2023-05-03-arena/" class="external autonumber" rel="nofollow">[15]</a></span>
16. <span id="cite_note-zheng2023mtbench-16">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-zheng2023mtbench_16-0) Zheng, Lianmin; et al. «Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2306.05685" class="external autonumber" rel="nofollow">[16]</a></span>
17. <span id="cite_note-andriushchenko2024agentharm-17">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-andriushchenko2024agentharm_17-0) Andriushchenko, Maksym; et al. «AgentHarm: A Benchmark for Asessing Agentic AI Harm». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.12249" class="external autonumber" rel="nofollow">[17]</a></span>
18. <span id="cite_note-zhang2023safetybench-18">[↑](https://systems-analysis.info/int/Benchmarki_LLM#cite_ref-zhang2023safetybench_18-0) Zhang, Zhexin; et al. «SafetyBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating the Safety of Large Language Models». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/abs/2309.07045" class="external autonumber" rel="nofollow">[18]</a></span>