--- title: "LLM-benchmarkok" source: "https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "LLM-benchmarkok" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" revision_id: 3570 wiki_created_at: 2026-09-06T23:22:46Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:22:46Z downloaded_at: 2026-09-07T22:57:39Z --- # LLM-benchmarkok **A nagy nyelvi modellek benchmarkjai** olyan szabványosított tesztkészletek, amelyeket a nagy nyelvi modellek (LLM) minőségének és képességeinek mérésére, összehasonlítására és értékelésére terveztek[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-ibm-benchmarks-1). Általában minden benchmark egy rögzített feladatgyűjteményből áll (például kérdések, szövegek vagy utasítások), amelyekhez előre ismert a helyes válasz vagy az értékelési kritérium. Ez a megközelítés objektív összehasonlítást tesz lehetővé a különböző modellek között azonos feltételek mellett, lehetővé téve a területen elért haladás nyomon követését, valamint a modellek erősségeinek és gyengeségeinek azonosítását[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-evidently-guide-2). A benchmarkok rendszeres használata kulcsszerepet játszik az LLM-ek fejlesztésében: ösztönzi a fejlesztőket a modellek javítására, és átláthatóságot, valamint eredmény-összehasonlíthatóságot biztosít a tudományos közösségben. A benchmarkok fejlődése tükrözi maguknak az LLM-eknek a fejlődését: az egyszerű nyelvértési feladatoktól a többlépéses következtetést, józan észt, etikát és biztonságot vizsgáló komplex tesztekig[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-habr-popular-llm-3). ## Alapvető kategóriák és példák Az LLM benchmarkok sokféle készséget és alkalmazási területet fednek le. Az alábbiakban az egyes kategóriákban bemutatjuk a főbb csoportokat és a legismertebb feladatkészleteket. ### Általános nyelvi megértés Ez a kategória a modell természetes nyelv megértésének és értelmezésének alapképességeit értékeli. - **GLUE** (General Language Understanding Evaluation, 2019) — az egyik első átfogó benchmark, amely számos különféle feladatot tartalmaz: a hangulatelemzéstől a szöveg logikai összefüggéseinek értékeléséig. Az összes feladat eredményét egyetlen pontszámba összesítik, ami lehetővé tette a korai modellek összesített hatékonyságának összehasonlítását[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-wang2019glue-4). - **SuperGLUE** (2019) — a GLUE „megerősített" utódja, amelyet azért dolgoztak ki, mert a modellek gyorsan elérték az emberi szinthez közelítő teljesítményt rajta. A SuperGLUE nehezebb feladatokat tartalmaz, amelyek mély kontextusmegértést és következtetési képességet igényelnek[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-wang2019superglue-5). - **WinoGrande** (2019) — a Winograd Schema feladatkör bővített változata. 44 ezer feladatot tartalmaz kétértelmű névmások mondatbeli feloldására, amelyekhez józan észre van szükség a helyes értelmezés kiválasztásához[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-sakaguchi2019-6). ### Többfeladatos és komplex benchmarkok Ezek a készletek a modelleket a tudás és képességek széles spektrumán tesztelik, túllépve a tisztán nyelvi feladatokon. - **MMLU** (Massive Multitask Language Understanding, 2020) — kvízfeladatok gyűjteménye, amely 57 szakterületet fed le: az iskolai tantárgyaktól a szűken specializált szakmai ismeretekig (jog, orvostudomány). Az MMLU a modell általános műveltségének szélességét méri[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-hendrycks2020mmlu-7). - **BIG-bench** (Beyond the Imitation Game Benchmark, 2022) — a létrehozásakor legnagyobb kollaboratív benchmark, amelyet több mint 400 szerző fejlesztett ki. Több mint 200 feladatot tartalmaz a legkülönfélébb témákban, a nyelvészettől a fizikáig, azzal a céllal, hogy a modelleket a sablonos megfeleltetésen túl tesztelje, és feltárja határaikat nem szokványos helyzetekben[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-srivastava2022bigbench-8). ### Józan ész és igazságosság Ezek a benchmarkok a modell azon képességét értékelik, hogy logikus következtetéseket vonjon le mindennapi helyzetekről, és elkerülje a téves információk terjesztését. - **HellaSwag** (2019) — a józan észt egy helyzet leírásának leghihetőbb folytatását kiválasztó feladaton keresztül vizsgálja. A benchmark sajátossága a „csapda" jelenléte: a helytelen válaszokat automatikusan generálták, és nagyon hihetőnek tűnnek, ami mély kontextusmegértést igényel a modelltől[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-zellers2019hellaswag-9). - **TruthfulQA** (2021) — azt méri, mennyire hajlamos a modell népszerű mítoszokat és tévhiteket terjeszteni. Olyan kérdéseket tartalmaz, ahol az interneten elterjedt válasz helytelen (például: „Okoznak-e az oltások autizmust?"). A modelltől elvárják, hogy ne dőljön be a hamis sztereotípiáknak, és tényszerűen helyes választ adjon[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-lin2021truthfulqa-10). ### Matematikai feladatok - **GSM8K** (2021) — általános iskolai szintű, szöveges matematikai feladatok ezreit tartalmazza. Minden feladat 2–8 aritmetikai lépés végrehajtását igényli a válasz megkapásához, ami a modell többlépéses következtetési képességét vizsgálja[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-cobbe2021gsm8k-11). - **MATH** (2021) — összetettebb készlet, amely matematikai olimpiák és versenyek feladataiból áll. Algebrai, geometriai és számelmélet fejezeteket tartalmaz, nem triviális megoldási módszerek ismeretét igényelve a modelltől[\[12\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-hendrycks2021math-12). ### Programkód generálása - **HumanEval** (2021) — az LLM-ek kódírási képességének értékelésére szolgáló szabványos teszt. 164 programozási feladatot tartalmaz, ahol a modellnek egy adott leírás alapján helyes Python kódot kell generálnia. A helyességet egységtesztek segítségével értékelik[\[13\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-chen2021humaneval-13). - **SWE-bench** (2023) — egy reálisabb benchmark, amely valódi GitHub-hibajegyeket (*issues*) gyűjt össze. A modellnek egy javítást (kódrészletet) kell generálnia, amely megoldja a problémát. Ez nagy mennyiségű idegen kód megértését és összetett, lépésről lépésre haladó következtetést igényel[\[14\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-jimenez2023swebench-14). ### Párbeszédes modellek értékelése - **Chatbot Arena** (2024) — nyílt online platform, ahol két anonim modell páros párbeszédet folytat a felhasználóval. A párbeszéd után a felhasználó szavaz, melyik válasz volt jobb. Több ezer ilyen „párbaj" alapján alakul ki a felhasználói preferenciák Elo-értékelése, amely tükrözi a modellek élő kommunikációban nyújtott minőségét[\[15\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-chiang2024chatbot-15). - **MT-Bench** (2023) — automatizált benchmark a párbeszédes képességek stressztesztelésére. 80 kérdéspárt tartalmaz, amelyek többfordulós párbeszédet szimulálnak. A modellek válaszait egy másik, erősebb LLM értékeli („LLM-as-a-judge", például GPT-4) egy előre meghatározott skála alapján[\[16\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-zheng2023mtbench-16). ### Biztonság és megbízhatóság - **AgentHarm** (2024) — benchmark, amely azt értékeli, mennyire hajlamosak az LLM-ügynökök veszélyes utasításokat végrehajtani. 110 forgatókönyvet tartalmaz, amelyek rosszindulatú feladatokat képviselnek (a csalástól a kiberbűnözésig). Egy jó modellnek meg kell tagadnia az ilyen kérések teljesítését[\[17\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-andriushchenko2024agentharm-17). - **SafetyBench** (2023) — több mint 11 ezer kérdésből álló széles körű készlet, amely azt vizsgálja, mennyire következetesen kerüli el a modell a nem megfelelő tartalom és káros tanácsok generálását, beleértve a provokatív kéréseket is[\[18\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-zhang2023safetybench-18). ## Korlátok és aktuális problémák - **Adatkontamináció**: Az értékelés megbízhatóságának fő fenyegetése a tesztadatok kiszivárgása a tanítókészletekbe. A modell egyszerűen megjegyezheti a válaszokat, ami mesterségesen növeli az eredményét[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-evidently-guide-2). - **Benchmark-telítettség**: Ahogy a modellek fejlődnek, teljesítményük a régebbi benchmarkokon (mint a GLUE) eléri a plafonját, és a teszt megszűnik hasznos lenni az újabb, erősebb modellek megkülönböztetésére. Ez folyamatos, összetettebb mércék kidolgozását teszi szükségessé[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-evidently-guide-2). - **Szakadék a valósággal**: A benchmarkokon elért magas eredmények nem mindig garantálják a modell megbízható működését valós, nem strukturált helyzetekben. A valódi környezet gyakran gazdagabb és kiszámíthatatlanabb, mint bármely rögzített feladatkészlet[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_note-ibm-benchmarks-1). ## Hivatkozások - Open LLM Leaderboard — a Hugging Face közösség nyílt modelleértékelési listája - Chatbot Arena Leaderboard — csevegőmodellek értékelési listája emberi preferenciák alapján ## Megjegyzések 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-ibm-benchmarks_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-ibm-benchmarks_1-1) «What Are LLM Benchmarks?». *IBM*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-evidently-guide_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-evidently-guide_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-evidently-guide_2-2) «20 LLM evaluation benchmarks and how they work». *Evidently AI*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-habr-popular-llm_3-0) «Самые популярные LLM бенчмарки». *Хабр*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#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*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-wang2019superglue_5-0) Wang, Alex; Pruksachatkun, Yada; Nangia, Nikita; et al. «SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems». *arXiv*. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-sakaguchi2019_6-0) Sakaguchi, Keisuke; Le Bras, Ronan; Bhagavatula, Chandra; Choi, Yejin. «WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale». *arXiv*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-hendrycks2020mmlu_7-0) Hendrycks, Dan; Burns, Collin; Basart, Steven; et al. «Measuring Massive Multitask Language Understanding». *arXiv*. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-srivastava2022bigbench_8-0) Srivastava, Aarohi; et al. «Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models». *arXiv*. [8] 9. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-zellers2019hellaswag_9-0) Zellers, Rowan; Holtzman, Ari; Bisk, Yonatan; et al. «HellaSwag: Can a Machine Really Finish Your Sentence?». *arXiv*. [9] 10. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-lin2021truthfulqa_10-0) Lin, Stephanie; Hilton, Jacob; Evans, Owain. «TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods». *arXiv*. [10] 11. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-cobbe2021gsm8k_11-0) Cobbe, Karl; Kosaraju, Vineet; Bavarian, Mohammad; et al. «Training Verifiers to Solve Math Word Problems». *arXiv*. [11] 12. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-hendrycks2021math_12-0) Hendrycks, Dan; Burns, Collin; Saund, Saurav; et al. «Measuring Mathematical Problem Solving With the MATH Dataset». *arXiv*. [12] 13. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-chen2021humaneval_13-0) Chen, Mark; Tworek, Jerry; Jun, Heewoo; et al. «Evaluating Large Language Models Trained on Code». *arXiv*. [13] 14. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-jimenez2023swebench_14-0) Jimenez, Carlos E.; et al. «SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?». *arXiv*. [14] 15. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-chiang2024chatbot_15-0) Chiang, Wei-Lin; et al. «Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preferences». *lmsys.org*. [15] 16. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-zheng2023mtbench_16-0) Zheng, Lianmin; et al. «Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena». *arXiv*. [16] 17. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-andriushchenko2024agentharm_17-0) Andriushchenko, Maksym; et al. «AgentHarm: A Benchmark for Asessing Agentic AI Harm». *arXiv*. [17] 18. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM-benchmarkok#cite_ref-zhang2023safetybench_18-0) Zhang, Zhexin; et al. «SafetyBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating the Safety of Large Language Models». *arXiv*. [18]