--- title: "SuperGLUE (benchmark) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "SuperGLUE_(benchmark)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" revision_id: 7007 wiki_created_at: 2026-09-07T00:14:29Z wiki_modified_at: 2026-09-07T00:14:29Z downloaded_at: 2026-09-07T23:16:52Z --- # SuperGLUE (benchmark) (HU) **SuperGLUE** — egy átfogó **benchmark** (tesztelési feladatsor) a természetes nyelvfeldolgozó rendszerek, különösen a **nagy nyelvi modellek** (NNM) értékelésére[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). 2019-ben mutatta be Alex Wang vezetésével egy kutatócsoport a New York-i Egyetemről, a Facebook AI Research és más szervezetek közreműködésével[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A SuperGLUE létrehozását az indokolta, hogy 2019 közepére az előző GLUE benchmark „könnyű feladattá\\ vált a modern modellek számára: a legjobb modellek összesített pontszáma a GLUE-n elérte a 88,4-et, meghaladva az átlagos emberi szintet (87,1)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A további fejlődés mozgástere így lecsökkent[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Erre reagálva a szerzők megalkották a SuperGLUE-t mint nehezebb alternatívát, amely szigorúbb vizsgálatot tesz lehetővé a modellek nyelvmegértése tekintetében[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A SuperGLUE célja, hogy semleges és nehezen „bemagolható\\ mérőeszközt biztosítson az általános angol nyelvmegértés terén elért fejlődés számára[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Várható volt, hogy a SuperGLUE-n elért érdemi javuláshoz lényeges innovációkra lesz szükség a Machine Learning módszereiben — például hatékonyabb kis mintás tanulásra, multitask és önfelügyelt tanulásra[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Más szóval a SuperGLUE olyan feladatokat tartalmaz, amelyek az ember számára könnyűek, de a gépi intelligencia számára nehezek[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1), hogy ösztönözzék a valóban mély nyelvmegértéssel rendelkező modellek fejlesztését. ## Különlegességek és eltérések a GLUE-tól A SuperGLUE nagyrészt követi a GLUE formátumát — egyetlen **összesített minőségi mutatót** kínál a feladatok összességére, nyilvános **rangsort** és **eszközkészletet** a modellek elemzéséhez[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A SuperGLUE azonban számos fejlesztést és újítást hoz az elődhöz képest[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1): - **Nehezebb feladatok**: a SuperGLUE-ban **nyolc, leginkább kihívást jelentő feladatot** válogattak össze[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Kettőt a GLUE-ból örököltek (amelyek ott a legnehezebbek közé tartoztak), a többit az új jelöltek közül választották ki aszerint, mennyire nehéznek bizonyultak a modern NLP-modellek számára[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A benchmark tehát azokra a megértési szempontokra összpontosít, ahol a modellek korábban a leggyengébben teljesítettek. - **Formátumok változatossága**: míg a GLUE-ban minden feladat mondatok vagy mondatpárok osztályozására volt visszavezethető, addig a SuperGLUE **szélesebb formátumskálát** tartalmaz[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Az osztályozáson túl koreferencia-feloldási és kérdésmegválaszoló feladatok is szerepelnek, amelyek összefüggő szöveg megértését és **logikai következtetést** követelnek meg a modelltől[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). - **Emberi teljesítménymérés minden feladatnál**: minden SuperGLUE-feladathoz meghatároztak egy **emberi teljesítményszintet** (nem szakértő)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1), ami megerősíti, hogy a benchmark indításakor még az erős BERT-szerű modellek is lényegesen elmaradtak az embertől[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Az **emberi viszonyítási alap** (~90% összesítve) mozgásteret biztosít a modell fejlődéséhez, és célul is kitűzi azt[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). - **Átlátható szabályok és eszközök**: felülvizsgálták a rangsorba való beküldés szabályait (a tisztességes összehasonlítás és az adatkészlet-szerzők hozzájárulásának feltüntetése érdekében)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Emellett közzétettek egy új, nyílt forráskódú eszközkészletet is, amely megkönnyíti a modellek fine-tuningját és multitask tanítását a SuperGLUE adatain[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Ezek az intézkedések együttesen teszik a SuperGLUE-t megbízhatóbb tesztté a modellek **általánosított nyelvi képességeinek** mérésére, megakadályozva, hogy magas eredményt lehessen elérni szűk körű trükközéssel vagy a korábbi GLUE speciális formátumaihoz való igazodással[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). ## A SuperGLUE feladatkészlete A SuperGLUE **nyolc feladatból** áll, amelyek a szövegmegértés különböző aspektusait fedik le. - **BoolQ** (Boolean Questions): **kérdés-válasz (QA)** típusú feladat, ahol minden példához rövid szöveget (Wikipédia-részletet) és egy igen/nem választ igénylő kérdést kapunk[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A kérdéseket felhasználók fogalmazták meg (Google-keresések alapján), és a szövegből explicit vagy implicit tényt kell kinyerni; a minőség mérőszáma a helyes válaszok aránya (accuracy)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). - **CB** (CommitmentBank): háromkimenetű **logikai következtetési** (textual entailment) feladat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Az adatkészlet alárendelt mellékmondatokat tartalmazó rövid szövegekből áll; meg kell határozni, hogy a szöveg szerzője mennyire **elköteleződött a beágyazott kijelentés igazsága** mellett[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Lényegében azt vizsgálja, levezethető-e egy állítás az adott kontextusból. A feladat nehézségét a kis mintaméret (kb. 250 példa) és az osztályok közötti egyenlőtlenség adja; a minőséget pontossággal és osztályonként átlagolt F1-mértékkel értékelik[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). - **COPA** (Choice of Plausible Alternatives): **ok-okozati következtetési** feladat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A modell egy előzményt (egyetlen mondatot) kap, és két lehetőség közül kell kiválasztania a helyes okot vagy következményt[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A COPA összes példáját kézzel fogalmazták, és az ok-okozati összefüggés megállapításához **józan észre** van szükség. A témakör blogokból és szaklexikonokból vett helyzeteket tartalmaz; a mérőszám a pontosság (helyes választások aránya)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Példa: adott a „a gyerek immunitást szerzett a betegséggel szemben" mondat és a „mi volt az oka?" kérdés – az ember azonnal tudja, hogy a helyes válasz „beoltották", míg a modellnek az ok-okozati összefüggést kell kitalálnia[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). - **MultiRC** (Multi-Sentence Reading Comprehension): **többmondatos szövegmegértési** feladat többszörös választás elemekkel[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A modell egy szövegbekezdést, egy tartalmi kérdést és lehetséges válaszok listáját kapja; meg kell határozni, mely válaszok helyesek (minden kérdéshez több helyes válasz is tartozhat)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Jellemzője, hogy a kérdés megválaszolásához általában több mondatból kell összegyűjteni az információt, ami a modell **tények összekapcsolási** képességét vizsgálja[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A minőséget két mérőszámmal mérik: válasz szintű F1 (részben helyes válaszkészleteket is figyelembe vesz) és Exact Match – azon kérdések aránya, amelyekre teljesen helyes válaszkészletet adott a modell[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). - **ReCoRD** (Reading Comprehension with Commonsense Reasoning Dataset): **tudásalapú olvasásmegértési** feladat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Módosított Cloze-teszt: egy hírszöveget (CNN/Daily Mail cikket) és egy hiányzó névszói elemet tartalmazó mondatot kapunk; a modellnek ki kell választania, melyik, a szövegben szereplő entitás illik a hiányzó helyre[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A lehetséges válaszok a cikkben említett összes entitás, amelyek tartalmukban átfedhetnek[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A sikeres megoldáshoz kontextusmegértés és józan ész szükséges. A mérőszámok: maximális token szintű F1 és Exact Match (pontos egyezés) a jósolt válaszokra[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). - **RTE** (Recognizing Textual Entailment): bináris osztályozási feladat **szövegi következtetésre** (entailment vs. not entailment)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Az adatkészlet több szövegi következtetés-felismerési versenyből (RTE 1–5 sorozat) ötvöz példákat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Minden feladat szövegpárt tartalmaz (premise–hypothesis); a modellnek meg kell határoznia, következik-e a hipotézis a szövegből. A sok nagy adatkészlettel ellentétben az RTE meglehetősen kis méretű (kb. 2500 tanítási példa), de jelentős nyereséget mutatott a transfer learning alkalmazásával: a pontosság a ~56%-ról (véletlenszerű találgatás szintje) ~86%-ra nőtt a BERT-szerű modellek megjelenésével[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Mindazonáltal a SuperGLUE indításakor a modellek pontossága még körülbelül 8 százalékponttal elmaradt az emberétől[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1), ezért az RTE-t mint az emberi szinttől elmaradó feladatok egyikét belevették. - **WiC** (Word-in-Context): feladat a **szó kontextusban való jelentésbizonytalanságának feloldására** (WSD)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Két független mondatot kapunk, mindkettőben ugyanaz a poliszém szó szerepel; meg kell határozni, hogy a szó **mindkét esetben ugyanabban a jelentésben** szerepel-e[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Az adatok szótári forrásokból (WordNet, VerbNet, Wiktionary) származnak, így a szavak és jelentések széles körét lefedik[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A feladat bináris osztályozásként van formalizálva, és helyes válaszok arányával értékelik. A WiC a finom jelentésbeli különbségek megértését követeli meg a modelltől, valójában a **lexikális szemantikát** vizsgálva. - **WSC** (Winograd Schema Challenge): feladat **józan észt igénylő koreferencia-feloldásra**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Minden feladat egyetlen névmást tartalmazó mondatból és ugyanabból a mondatból vett két entitás (főnév) listájából áll[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Meg kell határozni, hogy a javasolt főnevek közül **melyikre vonatkozik az adott névmás**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Klasszikus winograd-mondat példája: „A trófea nem fért a bőröndbe, mert az túl kicsi volt" – az ember tudja, hogy „az" a bőröndre vonatkozik (a bőrönd volt túl kicsi). Az ilyen példák **hétköznapi tudás és kontextus** nélkül nem oldhatók meg[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A GLUE-ban már szerepelt e feladat egy egyszerűsített változata (WNLI), de a modellek hosszú ideig még a véletlenszerű szintet sem tudták meghaladni rajta[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Csak különleges fogások, például hasonló példákat tartalmazó külső adatok hozzáadása emelte a modellek WSC-pontosságát ~90% köré 2019-re[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Az ember azonban szinte hibátlanul oldja meg a WSC feladatait (~96–100% helyes válasz)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A SuperGLUE-ba a WSC eredeti változatát bináris osztályozás formájában vették fel (minden névmás–entitás párra a modell megadja, hogy koreferensek-e)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Ez a feladat az egyik legnehezebb, józan észt igénylő teszt marad. A SuperGLUE összes tesztje **zárt tesztkészlettel** rendelkezik, amelynek helyes válaszait a fejlesztők nem ismerik[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). A modellek egy szerverre küldik előrejelzéseiket, ahol összesített pontszámot számítanak – a feladatokon átlagolt pontosságot (több mérőszámot tartalmazó feladatoknál a belső mérőszámot előbb átlagolják)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Ez az egységes **SuperGLUE-pontszám** megkönnyíti a modellek összehasonlítását az általános nyelvi intelligencia alapján. ## A modellek eredményei és fejlődése A SuperGLUE bemutatásakor a szerzők egy erős alapmodell (megerősített BERT) eredményeit hozták referenciaként – és ezek az összes feladaton **lényegesen elmaradtak az emberi szinttől**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Átlagosan az akkori legjobb modell körülbelül **20 ponttal kevesebbet** ért el az összesített mutatón, mint az ember[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Egyes feladatoknál a különbség különösen nagy volt: például a WSC feladatban a modell alig érte el a ~65%-os pontosságot az ember ~100%-ával szemben (kb. 35 pontos elmaradás)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Még a „könnyebbnek" tűnő feladatokon (BoolQ, CB, RTE, WiC) is ~10 ponttal maradt el az automatikus rendszer az emberi szinttől[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). Ezek az eltérések megerősítették, hogy a SuperGLUE valóban komoly kihívást jelent a jelenlegi technológiák számára, és nem oldható meg triviálisan. Ennek ellenére a SuperGLUE megjelenése után néhány hónappal **gyors fejlődés** indult meg[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-neurips-main-1). 2019 végén a Google kutatói bemutatták a **T5** (Text-To-Text Transfer Transformer) modellt 11 milliárd paraméterrel, amely 88,9-es összesített eredményt ért el, ezzel közel kerülve az emberi ~89,8-as szinthez[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-reddit-t5-2). A T5 valójában 4,3 ponttal javította a korábbi SuperGLUE-rekordot, és közel egyharmadával csökkentette a hibaarányt[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-reddit-t5-2), mindössze **0,9 pontos** különbséget hagyva az emberi mutatóhoz képest[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-reddit-t5-2). A fejlesztők megjegyezték, hogy a SuperGLUE szándékosan úgy van összeállítva, hogy az emberek számára könnyű feladatokat tartalmazzon, ezért a ~89%-os modellteljesítmény elérése fontos mérföldkőnek számított[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-reddit-t5-2). Az első, akinek sikerült **meghaladni az átlagos emberi minőséget**, a Microsoft **DeBERTa** (Decoding-enhanced BERT with disentangled attention) modellje volt[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-deberta-3). 2021 januárjában a kutatók bejelentették, hogy az 1,5 milliárd paraméteres DeBERTa-verzió **89,9 pontot** ért el, kissé meghaladva a 89,8-as emberi viszonyítási alapot[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-deberta-3). Ez volt az **első eset**, hogy egyetlen modell felülmúlta az embert a SuperGLUE-mutatón[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-deberta-3). Emellett több DeBERTa-modellből álló együttes ~90,3 pontra növelte a rekordot[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-deberta-3). A DeBERTa-modell körülbelül 0,6%-kal előzte meg az addigi listavezető Google T5-öt, és megmutatta a Transformer-architektúra új ötleteinek hatékonyságát (a tartalom és a szópozíció különálló reprezentációja, javított maszk-dekóder stb.)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-syncedreview-deberta-4). A fejlődés nem állt meg: ahogy a nyelvi modellek mérete és összetettsége nőtt, a SuperGLUE-eredmények tovább javultak[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-scaling-5). 2021 végére a rangsor élére a Microsoft **T-NLRv5** modellje (Microsoft Turing NLR termékcsalád) került — ez még tovább növelte a különbséget az emberi szint felett[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-scaling-5). A GLUE gépi megoldás számára korábban nyitva maradt utolsó feladatait (pl. az NLI finomságait) ez a modell „lezárta", közel kerülve a **teljes emberi paritáshoz** még a legnehezebb részfeladatokon is[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-scaling-5). 2022–2023-ra az emberi szint küszöbét a SuperGLUE-n magabiztosan átlépte több független, nagy modell[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). Például a Google **PaLM** modellje (540 milliárd paraméter) SuperGLUE-feladatokon fine-tuningolva körülbelül 90,4 pontot ért el, az OpenAI által fejlesztett **GPT-4** modell pedig ennél is kicsit magasabb eredményt mutatott[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). 2023 közepére a SuperGLUE ranglistáján egyszerre több, 90 pont feletti (azaz az átlagos emberi szintet meghaladó) modell szerepelt[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). Elmondható, hogy a benchmark **gyakorlatilag megoldottnak** tekinthető a modern rendszerek számára[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6): a legjobb modellek eredményei annyira magasak, hogy a legtöbb képzetlen ember teljesítményét felülmúlják[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). Ez a siker az NLP terén rövid idő alatt elért gigantikus fejlődést bizonyítja, ugyanakkor rámutat az újabb, még nehezebb tesztek szükségességére a legújabb modellek számára[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). Már megjelennek az ezt követő benchmark-ok (például MMLU, BIG-Bench stb.), amelyek a modelleket szélesebb körű megértésre és a SuperGLUE feladatain túlmutató ismeretekre vizsgálják[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). ## Hatás és további kutatások A SuperGLUE így a nyelvfeldolgozás **értékelési módszertanának fontos mérföldköveként** szilárdult meg[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-deberta-3). A rajongói és tudományos körökben eredményei egyfajta „lakmuszpapírrá\\ váltak az új NNM-architektúrák számára: a SuperGLUE-n elért vagy meghaladott emberi szint egy fejlett, mély nyelvmegértéssel rendelkező modell jelének számít[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-deberta-3). Ez a gyakorlatban is tükröződik — számos modern nyelvi modell, amely magas eredményt ért el a SuperGLUE-n, alkalmazott kérdésmegválaszoló rendszerek, párbeszédalapú ügynökök, szövegösszefoglaló rendszerek stb. alapjává vált[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_note-microsoft-deberta-3). A SuperGLUE-t a kutatók továbbra is használják fine-tuninghoz és algoritmusok összehasonlításához, bár az élvonal fokozatosan az AI értékelésének újabb határterületeire tolódik. ## Hivatkozások - A SuperGLUE hivatalos weboldala - Az eredeti SuperGLUE-cikk (NeurIPS) - A Microsoft cikke a DeBERTa emberi szint elérésáről - A SuperGLUE adatkészlet oldala a Papers With Code oldalon ## 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. ↑ [1.00](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-0) [1.01](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-1) [1.02](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-2) [1.03](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-3) [1.04](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-4) [1.05](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-5) [1.06](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-6) [1.07](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-7) [1.08](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-8) [1.09](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-9) [1.10](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-10) [1.11](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-11) [1.12](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-12) [1.13](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-13) [1.14](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-14) [1.15](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-15) [1.16](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-16) [1.17](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-17) [1.18](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-18) [1.19](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-19) [1.20](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-20) [1.21](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-21) [1.22](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-22) [1.23](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-23) [1.24](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-24) [1.25](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-25) [1.26](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-26) [1.27](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-27) [1.28](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-28) [1.29](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-29) [1.30](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-30) [1.31](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-31) [1.32](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-32) [1.33](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-33) [1.34](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-34) [1.35](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-35) [1.36](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-36) [1.37](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-37) [1.38](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-38) [1.39](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-39) [1.40](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-40) [1.41](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-41) [1.42](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-42) [1.43](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-43) [1.44](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-44) [1.45](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-45) [1.46](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-46) [1.47](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-47) [1.48](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-48) [1.49](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-49) [1.50](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-50) [1.51](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-51) [1.52](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-52) [1.53](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-53) [1.54](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-54) [1.55](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-55) [1.56](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-56) [1.57](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-57) [1.58](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-neurips-main_1-58) Wang, Alex et al. (2019). «SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems». *NeurIPS*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-reddit-t5_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-reddit-t5_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-reddit-t5_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-reddit-t5_2-3) «Google T5 algorithm scores 88.9 on SuperGLUE languge benchmark, compared to 89.8 human baseline». *Reddit /r/linguistics*. [2] 3. ↑ [3.0](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-deberta_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-deberta_3-1) [3.2](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-deberta_3-2) [3.3](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-deberta_3-3) [3.4](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-deberta_3-4) [3.5](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-deberta_3-5) [3.6](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-deberta_3-6) «Microsoft DeBERTa surpasses human performance on the SuperGLUE benchmark». *Microsoft Research Blog*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-syncedreview-deberta_4-0) «Microsoft DeBERTa Tops Human Performance on SuperGLUE NLU Benchmark». *Synced Review*. [4] 5. ↑ [5.0](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-scaling_5-0) [5.1](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-scaling_5-1) [5.2](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-microsoft-scaling_5-2) «Efficiently and effectively scaling up language model pretraining for best language representation model on GLUE and SuperGLUE». *Microsoft Research Blog*. [5] 6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-1) [6.2](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-2) [6.3](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-3) [6.4](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-4) [6.5](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-5) [6.6](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(HU)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-6) «The Ultimate Guide to AI Benchmarks». *The AI Navigator*. [6]