--- title: "GLUE Benchmark (TR)" source: "https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "GLUE_Benchmark_(TR)" language: "tr" categories: - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" - "Category:Turkish" revision_id: 2438 wiki_created_at: 2026-09-06T23:04:01Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:04:01Z downloaded_at: 2026-09-07T22:51:11Z --- # GLUE Benchmark (TR) **GLUE** (**General Language Understanding Evaluation** ifadesinin kısaltması, «Genel Dil Anlama Değerlendirmesi») — doğal dil işleme (NLU) modellerinin kalitesini değerlendirmeye yönelik çok görevli bir benchmark'tır. Benchmark, 2018 yılında New York Üniversitesi, Washington Üniversitesi ve DeepMind'dan **Alex Wang** ve **Samuel Bowman** dahil bir grup araştırmacı tarafından önerilmiş ve araştırma topluluğunda geniş bir kullanım alanı bulmuştur[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_note-glue_paper-1). GLUE'nun temel amacı, NLU modellerinin yeteneklerini belirli bir alanla sınırlı kalmaksızın çeşitli görevler üzerinde karşılaştırmalı olarak değerlendirmek için birleşik, tarafsız ve zorlu bir test paketi sunmaktır. Benchmark, **liderboard** (rekor tablosu) içeren çevrimiçi bir platform barındırmakta olup bu platform modellerin nesnel biçimde karşılaştırılmasını sağlar ve testlerin bir bölümündeki gerçek etiketler yayımlanmayıp yalnızca değerlendirme sunucusu aracılığıyla erişilebildiğinden test verilerine yönelik aşırı uyumu engeller. Yüksek sonuçlara ulaşmak için bir modelin evrensel dil temsilleri çıkarabilmesi ve bilgiyi farklı görev türleri arasında etkin biçimde aktarabilmesi beklenmektedir. ## Kıyaslamanın Kapsamı ve Görevleri GLUE benchmark'ı, mevcut ve yapay zeka için zorlayıcı olan dataset'lere dayanan dokuz farklı dil anlama görevini bir araya getirmektedir. Tüm görevler, tek bir cümle veya cümle çifti üzerinde sınıflandırma ya da regresyon olarak tanımlanmıştır[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_note-glue_paper-1). - **CoLA** (*Corpus of Linguistic Acceptability*) — bir cümlenin dilbilgisel kabul edilebilirliğini belirleme görevi. Kalite metriği — Matthews korelasyon katsayısı. - **SST-2** (*Stanford Sentiment Treebank*) — bir film eleştirisinin tonalitesini (olumlu/olumsuz) belirleme görevi. Metrik — doğruluk (*accuracy*). - **MRPC** (*Microsoft Research Paraphrase Corpus*) — haber kaynaklarından alınan cümle çiftlerinde yeniden ifadeleri tespit etme görevi. Metrikler — doğruluk ve F1-skoru. - **QQP** (*Quora Question Pairs*) — Quora topluluğundaki yinelenen soruları belirleme görevi. Metrikler — doğruluk ve F1-skoru. - **STS-B** (*Semantic Textual Similarity Benchmark*) — iki cümlenin anlamsal olarak eşleştirilmesi görevi. Model, anlamsal yakınlık derecesini 1'den 5'e kadar bir ölçekte tahmin etmelidir. Metrikler — Pearson ve Spearman korelasyon katsayıları. - **MNLI** (*Multi-Genre Natural Language Inference*) — farklı türlerdeki kaynaklardan alınan cümle çiftleri üzerinde metinsel çıkarım tanıma görevi (çıkarım, çelişki, tarafsızlık). Sonuçlar, eşleşen (*matched*) ve eşleşmeyen (*mismatched*) alt kümeler için ayrı ayrı değerlendirilir. - **QNLI** (*Question Natural Language Inference*) — SQuAD dataset'inin dönüştürülmesiyle elde edilen görev. Bir paragraftaki cümlenin verilen soruya yanıt içerip içermediğinin belirlenmesi gerekmektedir. - **RTE** (*Recognizing Textual Entailment*) — birkaç küçük koleksiyonu bir araya getiren bütünleşik bir metinsel çıkarım dataset'i. Görev — cümleler arasındaki ilişkiyi ikili olarak sınıflandırmak. - **WNLI** (*Winograd NLI*) — NLI formatına uyarlanmış Winograd şemasının değiştirilmiş bir versiyonu. Anafora çözümleme görevi: sisteme belirsiz bir zamir içeren bir cümle verilir ve zamirin iki nesneden hangisine atıfta bulunduğunun belirtilmesi gerekmektedir. ## Değerlendirme Yöntemi GLUE üzerinde değerlendirme yapabilmek için araştırmacılar modellerinin tahminlerini özel bir sunucuya gönderir; ardından her görev için metriklerin otomatik hesaplamasını ve özet bir puanı alırlar. - **GLUE-score** — tüm dokuz temel görevin sonuçlarının ortalaması olarak hesaplanan nihai göstergedir. - **Liderboard** — güncel durumu yansıtan ve hangi modellerin NLU görevlerinde daha iyi performans gösterdiğini ortaya koyan kamuya açık tablodur. Gizli test setlerinin kullanılması adil bir karşılaştırma sağlar. - **Tanısal set** — ince dilbilimsel analiz için uzmanlar tarafından elle etiketlenmiş 1100 örnekten oluşan özel bir settir. Sıralamayı etkilemez; modelin hangi dil olgularını (sözcüksel anlambilim, mantık, sağduyu) tanıyabildiğini ve hangilerinde güçlük çektiğini incelemek için niteliksel analiz aracı olarak işlev görür[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_note-glue_paper-1). ## Sonuçlar ve Sektöre Etkisi GLUE'nun 2018'deki lansmanında dönemin en iyi modelleri (örneğin ELMo ile BiLSTM) yaklaşık **70 puan** (0–100 ölçeğinde) düzeyinde bir toplam sonuç elde etmiş; bu, insan düzeyinin (yaklaşık 87 puan) oldukça altında kalmıştır[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_note-human_vs_muppet-2). GLUE'nun ve açık liderboard'un ortaya çıkması, NLP alanındaki transfer learning'de hızlı bir ilerlemeyi teşvik etmiştir. - Mayıs 2019'a gelindiğinde, bir yıldan kısa sürede, transformer'lara dayanan yeni nesil modeller (başta BERT) *state-of-the-art* çıtasını **83,9 puana** yükseltmiştir. - 2019'un ikinci yarısında GLUE benchmark'ı fiilen «aşılmış» sayılmıştır: en iyi sistemler insan düzeyine yaklaşmış, bazı görevlerde ise onu geride bırakmıştır[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_note-w4ngatang_superglue-3). GLUE, dil anlama modellerinin gelişiminde **ortak bir referans noktası** olarak büyük bir rol oynamıştır. Sayesinde araştırmacılar farklı mimarileri kapsamlı bir görev seti üzerinde doğrudan karşılaştırabilmiş, yaklaşımların güçlü ve zayıf yönlerini saptayabilmiş ve kamuya açık liderboard aracılığıyla başarıları hızla paylaşabilmiştir. ## SuperGLUE: Sonraki Gelişim GLUE'nun hızlı başarısı, aynı yazar ekibinin bir yıl içinde Facebook AI'dan meslektaşlarıyla birlikte **SuperGLUE** adlı yeni ve daha zorlu bir paket tanıtmasına yol açmıştır[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_note-venturebeat_superglue-4). SuperGLUE, 2019'un sonlarında günümüz modelleri ile insan becerileri arasındaki farkı yeniden oluşturmayı amaçlayan «daha yapışkan» (*stickier*) bir test seti olarak duyurulmuştur. İçinde daha derin dil anlama gerektiren sekiz görev bulunmakta; ayrıca araç seti ve katılımcı kuralları iyileştirilmiştir. GLUE temel bir test olarak kullanılmaya devam etse de rekabetçi ilerlemenin ana odağı SuperGLUE'ya ve diğer daha özelleşmiş benchmark'lara kaymıştır. ## Dış bağlantılar - GLUE Benchmark Resmi Sitesi - Papers With Code'daki Model Sonuçlarını İçeren GLUE Sayfası ## Kaynakça - 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. ## Notlar 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_ref-glue_paper_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_ref-glue_paper_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_ref-glue_paper_1-2) Wang, A. et al. «GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Understanding». *arXiv:1804.07461*, 2019. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_ref-human_vs_muppet_2-0) Bowman, S. R. et al. «Human vs. Muppet: A Conservative Estimate of Human Performance on the GLUE Benchmark». *arXiv:1905.10425*, 2019. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_ref-w4ngatang_superglue_3-0) Wang, A. et al. «SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems». *NeurIPS 2019*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/GLUE_Benchmark_(TR)#cite_ref-venturebeat_superglue_4-0) «AI models from Microsoft and Google already surpass human performance on the SuperGLUE language benchmark». *VentureBeat*. [4]