--- title: "HellaSwag Benchmark (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "HellaSwag_Benchmark_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" revision_id: 2841 wiki_created_at: 2026-09-06T23:11:48Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:11:48Z downloaded_at: 2026-09-07T22:53:39Z --- # HellaSwag Benchmark (HU) **HellaSwag** — egy 2019-ben bemutatott etalon adatkészlet (benchmark), amely a mesterséges intelligencia modellek hétköznapi helyzetekben való természetes nyelvű következtetési képességét (*commonsense reasoning*) értékeli[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_paper-1). A benchmarkot a Washingtoni Egyetem és az Allen Mesterséges Intelligencia Intézet kutatóinak egy csoportja fejlesztette ki. A HellaSwag feladata egy adott szöveges kontextus legvalószínűbb befejezésének kiválasztása. Az adatkészlet legfontosabb jellemzője, hogy emberek számára triviális, ám még a fejlett nyelvi modelleket is zavarba ejti, amelyek felszínes statisztikai mintázatokra támaszkodnak[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_arxiv-2). ## Történet és előzmények A HellaSwag a **SWAG** (*Situations With Adversarial Generations*) dataset ötleteinek továbbfejlesztése, amelyet ugyanaz a szerzőcsoport javasolt 2018-ban. A SWAG feladatban a modelleknek egy egyszerű helyzet leírásához kellett kiválasztani a legvalószínűbb folytatást. Kezdetben a SWAG nehéznek bizonyult az algoritmusok számára, ám a BERT modell megjelenésével annak SWAG-eredménye elérte a **~86%**-ot, gyakorlatilag megközelítve az emberi szintet[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_arxiv-2). Ez a siker kételyeket ébresztett: valóban \\érti\\-e a BERT a szöveget, vagy csupán megtanulta felismerni az adatkészletben jelen lévő statisztikai artefaktumokat és mintákat? A HellaSwag szerzői azt a hipotézist fogalmazták meg, hogy a BERT magas eredménye nem valódi megértésből, hanem az adatkészlet sajátosságaihoz való illeszkedésből fakad. Megmutatták, hogy az adateloszlás legkisebb változásakor a BERT pontossága drasztikusan csökken. Ez azt jelentette, hogy az NLP terén elért haladás objektív értékeléséhez egy új, összetettebb és „fortélyosabb" benchmarkra volt szükség[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_arxiv-2). ## Az adatkészlet leírása és céljai A HellaSwaget olyan tesztként hozták létre, amely feltárja a jelenlegi modellek korlátait az ok-okozati összefüggések és hétköznapi forgatókönyvek megértésében. ### A feladat szerkezete A HellaSwag minden példája két részből áll: 1. **Kontextus**: Egy rövid bekezdés (legfeljebb három mondat), amely egy helyzet kezdetét írja le. 2. **Négy befejezési lehetőség**: A történet négy lehetséges folytatása, szintén több mondatból állva. E befejezések közül csak egy a helyes (valódi), a másik három hamis, amelyeket kifejezetten azért generáltak, hogy megzavarják a modellt. ### Adatforrások A helyzetpéldák két forrásból származnak, amelyek a hétköznapi forgatókönyvek széles spektrumát fedik le: - **ActivityNet Captions**: Videókból származó cselekvésleírások (például „egy személy kinyit egy befőttesüveget"). - **WikiHow**: Cikkekből származó útmutatók (például „hogyan cseréljünk kereket az autón"). A HellaSwag célja olyan benchmark létrehozása, amelyet az ember (intuíció alapján) könnyen megold, de maximálisan megnehezíti a feladatot azon modellek számára, amelyek nem rendelkeznek valódi józan ésszel. Ezt a hatást a szerzők „Aranyos-fürtike-effektusnak" (*Goldilocks effect*) nevezték[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_paper-1). ## Az Adversarial Filtering (AF) módszertan A HellaSwag létrehozásának legfontosabb újítása az **Adversarial Filtering** (**AF**) módszer volt — egy adott „áldozat" modellre tervezett „csapdák" iteratív szűrése. Ez a módszer lehetővé tette olyan hamis változatok létrehozását, amelyek statisztikai modellek szempontjából megtévesztően hasonlítanak a helyesre. Az AF működési sémája a következő: 1. **Generálás**. A kiindulási kontextus alapján egy generátor nyelvi modell (például GPT) számos lehetséges helytelen befejezést hoz létre. 2. **Diszkrimináció**. Egy osztályozó modell (például BERT), amely „áldozat" szerepét tölti be, megpróbálja megkülönböztetni a generált folytatásokat a valóditól (a helyestől). 3. **Szűrés**. Kiválasztják azokat a hamis változatokat, amelyeket az osztályozó a legvalószínűbbnek ítélt, vagyis amelyeken a legnagyobb valószínűséggel hibázott. 4. **Iteráció**. A folyamat sokszor megismétlődik, amíg a hamis válaszok a lehető legjobban hasonlítanak a helyesre az algoritmus számára. 5. **Emberi ellenőrzés**. A záró szakaszban az elkészült készleteket (kontextus + 1 helyes befejezés + 3 legjobb hamis) emberek értékelik. Az értékelők megerősítik, hogy a helyes változat egyértelműen a legtermészetesebb, és minden alternatíva tartalmaz valamilyen, ember számára észrevehető következetlenséget[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_arxiv-2). Az AF révén a HellaSwag minden példája eleve úgy van megszerkesztve, hogy félrevezesse a modellt, miközben az ember számára átlátható marad. ## Eredmények és jelentőség A HellaSwag szigorú próbatétellé vált a szövegértési modellek számára. A tesztelési eredmények hatalmas szakadékot mutattak a gépi és az emberi intelligencia között: - **Az ember** szinte hibátlanul oldja meg a HellaSwag feladatait, körülbelül **95-96%**-os pontossággal[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_arxiv-2). - A létrehozáskor legjobb modell, a **BERT-Large**, csupán **~47%**-os pontosságot ért el. Az egyszerűbb módszerek alig értek el a véletlen találgatásnál (25%) magasabb eredményt[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_arxiv-2). A **45 százalékpontnál** is nagyobb szakadék megerősítette azt a hipotézist, hogy a korábbi tesztek magas eredményei nem jelentettek valódi megértést. A HellaSwag megmutatta, hogy még hatalmas mennyiségű adaton való tanítás után sem képesek a modellek általános józan észt kialakítani új helyzetekben. A következő években a HellaSwag bekerült az új nyelvi modellek standard tesztjei közé. Az AI-rendszerek fejlődése nyomon követhető volt ezen a benchmarkon elért eredményeik alapján. - 2020-ban a GPT-3 modell (175 milliárd paraméter) **~79%**-os pontosságot ért el *few-shot* módban, ami meghaladta az akkori sok specializált modell szintjét, de még mindig jelentősen elmaradt az emberi szinttől[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-gpt3_paper-3). - Csak 2023-ban értek el az új generációs modellek, mint a GPT-4, a HellaSwagon az emberivel összehasonlítható eredményt (körülbelül **95%**-os pontosság)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_note-hellaswag_official_site-4). A HellaSwag megalkotása új megközelítést jelölt ki az NLP terén elért haladás értékelésében, amely az **evolúálódó benchmarkok** gondolatán alapul: ahogy a modellek fejlődnek, új, összetettebb teszteket kell létrehozni, amelyek feltárják gyenge pontjaikat. ## Hivatkozások - A HellaSwag projekt hivatalos weboldala - „HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?" tudományos cikk ## Irodalom - 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. ## Jegyzetek 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_paper_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_paper_1-1) Zellers, R. et al. «HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?». *Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_arxiv_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_arxiv_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_arxiv_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_arxiv_2-3) [2.4](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_arxiv_2-4) [2.5](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_arxiv_2-5) Zellers, R. et al. «HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?». *arXiv:1905.07830*, 2019. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-gpt3_paper_3-0) Brown, T. B. et al. «Language Models are Few-Shot Learners». *arXiv:2005.14165*, 2020. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/HellaSwag_Benchmark_(HU)#cite_ref-hellaswag_official_site_4-0) Zellers, R. et al. «HellaSwag Project Page». [4]