--- title: "SuperGLUE (benchmark) (PL)" source: "https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "SuperGLUE_(benchmark)_(PL)" language: "pl" categories: - "Category:Large language models" - "Category:LLM benchmarks" - "Category:Machine learning" - "Category:Polish" revision_id: 7012 wiki_created_at: 2026-09-07T00:14:33Z wiki_modified_at: 2026-09-07T00:14:33Z downloaded_at: 2026-09-07T23:16:55Z --- # SuperGLUE (benchmark) (PL) **SuperGLUE** — to kompleksowy **benchmark** (zestaw zadań testowych) służący do oceny systemów przetwarzania języka naturalnego, zwłaszcza **dużych modeli językowych** (LLM)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Został przedstawiony w 2019 roku przez grupę badaczy pod kierownictwem Alexa Wanga z Uniwersytetu Nowojorskiego, przy udziale Facebook AI Research i innych organizacji[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Powstanie SuperGLUE było odpowiedzią na fakt, że w połowie 2019 roku poprzedni benchmark GLUE stał się \\łatwym zadaniem\\ dla współczesnych modeli: łączny wynik najlepszych modeli na GLUE osiągnął 88,4, przekraczając średni poziom człowieka (87,1)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). W ten sposób margines dalszego postępu uległ znacznemu zmniejszeniu[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). W odpowiedzi na to autorzy opracowali SuperGLUE jako trudniejszą alternatywę, zdolną zapewnić bardziej rygorystyczną weryfikację rozumienia języka przez modele[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Celem SuperGLUE jest dostarczenie neutralnego i trudno \\obchodzonego\\ wskaźnika postępu w dziedzinie ogólnego rozumienia języka angielskiego[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Oczekiwano, że zauważalna poprawa wyników na SuperGLUE będzie wymagać istotnych innowacji w metodach Machine Learning — na przykład efektywniejszego uczenia na małych próbkach, uczenia wielozadaniowego i samosuperwizowanego[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Innymi słowy, SuperGLUE zawiera zadania, które są proste dla człowieka, lecz trudne dla sztucznej inteligencji[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1), aby stymulować opracowywanie modeli z prawdziwie głębokim rozumieniem języka. ## Cechy charakterystyczne i różnice w stosunku do GLUE SuperGLUE w dużej mierze powiela format GLUE — oferuje jeden **zintegrowany wskaźnik jakości** obliczany na podstawie zestawu zadań, publiczny **leaderboard** oraz **narzędzia** do analizy modeli[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Jednak SuperGLUE wprowadza szereg ulepszeń i nowości w stosunku do swojego poprzednika[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1): - **Trudniejsze zadania**: w SuperGLUE wybrano **osiem najtrudniejszych zadań**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Dwa z nich odziedziczono z GLUE (jako najtrudniejsze w tamtym benchmarku), pozostałe wybrano spośród nowych kandydatów na podstawie ich trudności dla współczesnych modeli NLP[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Tym samym benchmark koncentruje się na tych aspektach rozumienia, w których modele wcześniej osiągały najgorsze wyniki. - **Różnorodność formatów**: o ile w GLUE wszystkie zadania sprowadzały się do klasyfikacji zdań lub par zdań, o tyle SuperGLUE obejmuje szerszy **wachlarz formatów**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Oprócz klasyfikacji dodano zadania dotyczące **rozwiązywania koreferencji** oraz **odpowiadania na pytania**, wymagające od modelu rozumienia spójnego tekstu i **wnioskowania logicznego**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). - **Ocena człowieka dla wszystkich zadań**: dla każdego zadania SuperGLUE wyznaczono **bazowy poziom wydajności człowieka** (non-expert)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1), potwierdzający, że nawet silne modele typu BERT istotnie ustępowały człowiekowi w momencie uruchomienia benchmarku[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Obecność **ludzkiego punktu odniesienia** (~90% łącznie) zapewnia \\margines\\ wzrostu dla modelu i służy jako cel docelowy[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). - **Przejrzyste zasady i narzędzia**: zrewidowano zasady umieszczania wyników na leaderboardzie (w celu zapewnienia uczciwego porównania i wskazania wkładu autorów datasetów)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Opublikowano również nowy, otwarty zestaw narzędzi ułatwiający fine-tuning i uczenie wielozadaniowe modeli na danych SuperGLUE[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Łącznie środki te czynią SuperGLUE bardziej wiarygodnym testem **uogólnionych zdolności językowych** modeli, uniemożliwiającym osiąganie wysokich wyników dzięki wąskiemu „oszukiwaniu" lub dostosowywaniu się do specyficznych formatów poprzedniego GLUE[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). ## Zestaw zadań SuperGLUE SuperGLUE składa się z **ośmiu zadań** obejmujących różne aspekty rozumienia tekstu. - **BoolQ** (Boolean Questions): zadanie typu **pytanie-odpowiedź (QA)**, w którym każdy przykład zawiera krótki tekst (fragment z Wikipedii) oraz pytanie, na które należy odpowiedzieć \\tak\\ lub \\nie\\[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Pytania są formułowane przez użytkowników (na podstawie zapytań wyszukiwarki Google) i wymagają wydobycia jawnego lub ukrytego faktu z tekstu; miarą jakości jest odsetek poprawnych odpowiedzi (accuracy)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). - **CB** (CommitmentBank): zadanie dotyczące **wnioskowania logicznego** (textual entailment) z trzema klasami[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Dataset składa się z krótkich tekstów zawierających zdania złożone podrzędnie; zadaniem jest określenie, w jakim stopniu autor tekstu jest **zaangażowany w prawdziwość** zagnieżdżonego stwierdzenia[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). W istocie jest to sprawdzenie, czy dane twierdzenie wynika z podanego kontekstu. Zadanie jest trudne ze względu na małą wielkość próbki (ok. 250 przykładów) i niezrównoważenie klas; jakość oceniana jest na podstawie dokładności i miary F1 uśrednionej po klasach[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). - **COPA** (Choice of Plausible Alternatives): zadanie dotyczące **rozumowania przyczynowo-skutkowego**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Model otrzymuje przesłankę (jedno zdanie) i musi wybrać właściwą przyczynę lub skutek spośród dwóch wariantów[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Wszystkie przykłady COPA są sformułowane ręcznie i wymagają **zdrowego rozsądku** do ustalenia związku przyczynowo-skutkowego. Tematyka obejmuje sytuacje z blogów i specjalistycznej encyklopedii; miarą jakości jest dokładność (odsetek poprawnych wyborów)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Przykład: dane zdanie „dziecko nabyło odporność na chorobę" i pytanie „jaka jest przyczyna?" — człowiek od razu rozumie, że poprawna odpowiedź to „otrzymało szczepionkę", podczas gdy model musi odgadnąć związek przyczynowy[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). - **MultiRC** (Multi-Sentence Reading Comprehension): zadanie dotyczące **rozumienia tekstu wielozdaniowego** z elementami wielokrotnego wyboru[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Model otrzymuje akapit tekstu, pytanie dotyczące jego treści oraz listę możliwych odpowiedzi; należy określić, które odpowiedzi są poprawne (w każdym pytaniu może być kilka poprawnych odpowiedzi)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Cecha charakterystyczna: odpowiedź na pytanie wymaga z reguły połączenia informacji z kilku zdań tekstu, co sprawdza zdolność modelu do **łączenia faktów**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Jakość mierzona jest dwiema miarami: F1 dla odpowiedzi (uwzględnia częściowo poprawne zestawy) oraz Exact Match — odsetek pytań, na które podano w pełni poprawne zestawy odpowiedzi[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). - **ReCoRD** (Reading Comprehension with Commonsense Reasoning Dataset): zadanie dotyczące **czytania ze zrozumieniem i wykorzystaniem wiedzy**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Stanowi zmodyfikowany test Cloze: dany jest tekst informacyjny (artykuł CNN/Daily Mail) i zdanie z brakującym słowem oznaczającym encję; model musi wybrać, która encja z tekstu pasuje w miejsce pominięcia[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Warianty odpowiedzi obejmują wszystkie encje wymienione w artykule, które mogą merytorycznie się pokrywać[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Skuteczne rozwiązanie wymaga rozumienia kontekstu i zdrowego rozsądku. Miarami jakości są maksymalny token-level F1 oraz Exact Match (dokładne dopasowanie) dla przewidywanych odpowiedzi[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). - **RTE** (Recognizing Textual Entailment): zadanie binarnej klasyfikacji dotyczące **wynikania tekstowego** (entailment vs. not entailment)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Zestaw danych łączy przykłady z kilku konkursów poświęconych rozpoznawaniu wynikania tekstowego (seria RTE 1–5)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Każde zadanie zawiera parę fragmentów tekstowych (premise-hypothesis); model musi określić, czy hipoteza wynika z tekstu. W odróżnieniu od wielu dużych datasetów, RTE jest dość mały (ok. 2,5 tys. przykładów treningowych), lecz wykazał znaczne korzyści z transfer learningu: dokładność wzrosła z ~56% (poziom losowego zgadywania) do ~86% wraz z pojawieniem się modeli typu BERT[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Niemniej jednak w momencie uruchomienia SuperGLUE dokładność modeli nadal ustępowała człowiekowi o około 8 punktów procentowych[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1), dlatego RTE włączono jako jedno z zadań zachowujących lukę do poziomu ludzkiego. - **WiC** (Word-in-Context): zadanie dotyczące **rozstrzygania wieloznaczności znaczenia słowa w kontekście** (WSD)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Podane są dwa niezależne zdania, w każdym z nich pojawia się to samo wieloznaczne słowo; należy określić, czy słowo to jest użyte **w tym samym znaczeniu** w obu przypadkach[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Dane pochodzą z zasobów słownikowych (WordNet, VerbNet, Wiktionary), obejmują więc szeroki zakres słów i znaczeń[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Zadanie sformalizowane jest jako klasyfikacja binarna i oceniane na podstawie odsetka poprawnych odpowiedzi. WiC wymaga od modelu rozumienia subtelnych różnic semantycznych, sprawdzając w istocie **semantykę leksykalną**. - **WSC** (Winograd Schema Challenge): zadanie dotyczące **rozwiązywania koreferencji z użyciem zdrowego rozsądku**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Każde zadanie składa się z jednego zdania zawierającego zaimek oraz listy dwóch encji (rzeczowników) z tego samego zdania[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Należy określić, do którego z podanych rzeczowników **odnosi się dany zaimek**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Przykład klasycznego zdania winograd: „Trofeum nie zmieściło się w walizce, bo było za małe" — człowiek rozumie, że „ono" odnosi się do walizki (to walizka była za mała). Takie przykłady są niemożliwe do rozwiązania bez **wiedzy ogólnej i kontekstu**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). W GLUE znajdował się już uproszczony wariant tego zadania (WNLI), jednak przez długi czas modele nie potrafiły osiągnąć na nim nawet poziomu losowości[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Dopiero specjalne techniki, takie jak dołączenie zewnętrznych danych z podobnymi przykładami, podniosły jakość modeli na WSC do ~90% ok. 2019 roku[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Jednak człowiek rozwiązuje zadania WSC niemal bezbłędnie (~96–100% poprawnych odpowiedzi)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). W SuperGLUE uwzględniono oryginalną wersję WSC w formacie klasyfikacji binarnej (dla każdej pary „zaimek-encja" model odpowiada, czy są one koreferencyjne)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Zadanie to pozostaje jednym z najtrudniejszych testów wymagających rozumowania opartego na wiedzy ogólnej. Wszystkie testy SuperGLUE posiadają **zamknięte zestawy testowe** z odpowiedziami nieznanymi twórcom modeli[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Modele przesyłają swoje predykcje na serwer, gdzie obliczany jest łączny wynik — uśredniona po zadaniach dokładność (dla zadań z wieloma miarami najpierw uśrednia się wewnętrzną miarę)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Tak jednolity **wynik SuperGLUE** upraszcza porównywanie modeli pod względem ogólnego poziomu inteligencji językowej. ## Wyniki i postęp modeli Przy uruchomieniu SuperGLUE autorzy podali jako punkt odniesienia wyniki silnego modelu bazowego (wzmocnionego BERT) — i okazały się one **znacznie niższe od ludzkich** na wszystkich zadaniach[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Średnio najlepszy ówczesny model uzyskał około **20 punktów mniej** niż człowiek według łącznej metryki[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). W przypadku niektórych zadań różnica była szczególnie duża: na przykład w zadaniu WSC model ledwo osiągał ~65% dokładności wobec 100% u człowieka (różnica ~35 punktów)[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Nawet w zadaniach sprawiających wrażenie \\łatwiejszych\\ (BoolQ, CB, RTE, WiC) systemy automatyczne ustępowały poziomowi ludzkiemu o ~10 punktów[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Różnice te potwierdziły, że SuperGLUE rzeczywiście stanowi poważne wyzwanie dla ówczesnych technologii i nie może być trywialnie rozwiązany. Niemniej jednak już kilka miesięcy po pojawieniu się SuperGLUE nastąpił **gwałtowny postęp**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-neurips-main-1). Pod koniec 2019 roku badacze Google przedstawili model **T5** (Text-To-Text Transfer Transformer) z 11 miliardami parametrów, który osiągnął łączny wynik 88,9, zbliżając się do ludzkiego poziomu ~89,8[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-reddit-t5-2). W praktyce T5 poprawił poprzedni rekord na SuperGLUE od razu o 4,3 punktu i zredukował odsetek błędów niemal o jedną trzecią[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-reddit-t5-2), pozostawiając jedynie minimalną różnicę **0,9 punktu** do wyniku człowieka[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-reddit-t5-2). Twórcy zauważali, że SuperGLUE celowo dobrano tak, by zadania były proste dla ludzi, dlatego osiągnięcie przez model poziomu ~89% stało się ważnym kamieniem milowym[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-reddit-t5-2). Pierwszym modelem, któremu udało się **przewyższyć uśrednioną jakość człowieka**, był model Microsoftu **DeBERTa** (Decoding-enhanced BERT with disentangled attention)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-deberta-3). W styczniu 2021 roku badacze ogłosili, że wersja DeBERTa z 1,5 mld parametrów uzyskała **89,9 punktu**, nieznacznie powyżej ludzkiego punktu odniesienia wynoszącego 89,8[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-deberta-3). Był to **pierwszy przypadek**, gdy pojedynczy model przewyższył człowieka według metryki SuperGLUE[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-deberta-3). Co więcej, ensemble złożony z kilku modeli DeBERTa podniósł rekord do ~90,3 punktu[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-deberta-3). Model DeBERTa wyprzedził poprzedniego lidera (Google T5) o około 0,6% i zademonstrował skuteczność nowych pomysłów w architekturze Transformer (rozdzielona reprezentacja treści i pozycji słów, ulepszony dekoder masek itp.)[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-syncedreview-deberta-4). Postęp nie zatrzymał się na osiągniętym poziomie: wraz ze wzrostem rozmiarów i złożoności modeli językowych wyniki na SuperGLUE nadal się poprawiały[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-scaling-5). Pod koniec 2021 roku na czele leaderboardu znalazł się model Microsoftu **T-NLRv5** (rodzina Microsoft Turing NLR) — jeszcze bardziej zwiększył on dystans powyżej poziomu ludzkiego[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-scaling-5). Ostatnie zadania GLUE dotychczas nieopanowane przez maszyny (np. subtelności NLI) zostały \\zamknięte\\ przez ten model, który zbliżył się do **pełnego parytetu z człowiekiem** nawet w najtrudniejszych podzadaniach[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-scaling-5). W latach 2022–2023 próg poziomu ludzkiego na SuperGLUE został pewnie przekroczony przez kilka niezależnych dużych modeli[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). Na przykład model **PaLM** firmy Google (540 mld parametrów) po fine-tuningu na zadaniach SuperGLUE osiągnął około 90,4 punktu, a model **GPT-4** (opracowany przez OpenAI) uzyskał wynik nieco wyższy[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). W połowie 2023 roku w tabeli liderów SuperGLUE znajdowało się kilka modeli z wynikiem powyżej 90 (tj. przekraczającym średni poziom człowieka)[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). Można powiedzieć, że benchmark jest **praktycznie rozwiązany** przez współczesne systemy[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6): wyniki najlepszych modeli są tak wysokie, że przewyższają możliwości większości niewykwalifikowanych ludzi[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). Ten sukces świadczy o gigantycznym postępie w NLP w krótkim czasie, lecz jednocześnie wskazuje na konieczność tworzenia nowych, jeszcze trudniejszych testów dla najnowszych modeli[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). Pojawiają się już kolejne benchmarki (np. MMLU, BIG-Bench i inne), mające na celu sprawdzanie modeli pod kątem szerszego rozumienia i erudycji wykraczającej poza zakres zadań SuperGLUE[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-ainavigator-benchmarks-6). ## Wpływ i dalsze badania SuperGLUE ugruntował się zatem jako **ważny etap rozwoju metod ewaluacyjnych** w przetwarzaniu języka[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-deberta-3). W środowiskach entuzjastów i naukowych jego wyniki stały się swoistym \\papierkiem lakmusowym\\ dla nowych architektur LLM: osiągnięcie lub przekroczenie poziomu ludzkiego na SuperGLUE jest odbierane jako oznaka zaawansowanego modelu z głębokim rozumieniem języka[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-deberta-3). Znalazło to odzwierciedlenie również w praktyce — wiele współczesnych modeli językowych, które osiągnęły wysokie wyniki na SuperGLUE, stało się podstawą aplikacyjnych systemów pytań i odpowiedzi, agentów dialogowych, systemów streszczania tekstu i innych[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_note-microsoft-deberta-3). SuperGLUE jest nadal wykorzystywany przez badaczy do fine-tuningu i porównywania algorytmów, choć czołowa pozycja przesuwa się stopniowo ku nowym granicom oceny sztucznej inteligencji. ## Odnośniki - Oficjalna strona SuperGLUE - Oryginalna artykuł SuperGLUE (NeurIPS) - Artykuł Microsoftu o osiągnięciu poziomu ludzkiego przez DeBERTa - Strona datasetu SuperGLUE na Papers With Code ## Literatura - 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. ## Przypisy 1. ↑ [1.00](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-0) [1.01](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-1) [1.02](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-2) [1.03](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-3) [1.04](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-4) [1.05](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-5) [1.06](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-6) [1.07](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-7) [1.08](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-8) [1.09](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-9) [1.10](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-10) [1.11](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-11) [1.12](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-12) [1.13](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-13) [1.14](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-14) [1.15](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-15) [1.16](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-16) [1.17](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-17) [1.18](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-18) [1.19](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-19) [1.20](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-20) [1.21](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-21) [1.22](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-22) [1.23](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-23) [1.24](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-24) [1.25](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-25) [1.26](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-26) [1.27](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-27) [1.28](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-28) [1.29](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-29) [1.30](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-30) [1.31](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-31) [1.32](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-32) [1.33](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-33) [1.34](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-34) [1.35](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-35) [1.36](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-36) [1.37](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-37) [1.38](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-38) [1.39](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-39) [1.40](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-40) [1.41](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-41) [1.42](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-42) [1.43](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-43) [1.44](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-44) [1.45](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-45) [1.46](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-46) [1.47](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-47) [1.48](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-48) [1.49](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-49) [1.50](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-50) [1.51](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-51) [1.52](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-52) [1.53](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-53) [1.54](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-54) [1.55](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-55) [1.56](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-56) [1.57](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-neurips-main_1-57) [1.58](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#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)_(PL)#cite_ref-reddit-t5_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-reddit-t5_2-1) [2.2](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-reddit-t5_2-2) [2.3](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#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)_(PL)#cite_ref-microsoft-deberta_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-microsoft-deberta_3-1) [3.2](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-microsoft-deberta_3-2) [3.3](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-microsoft-deberta_3-3) [3.4](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-microsoft-deberta_3-4) [3.5](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-microsoft-deberta_3-5) [3.6](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#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)_(PL)#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)_(PL)#cite_ref-microsoft-scaling_5-0) [5.1](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-microsoft-scaling_5-1) [5.2](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#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)_(PL)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-1) [6.2](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-2) [6.3](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-3) [6.4](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-4) [6.5](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-5) [6.6](https://systems-analysis.info/int/SuperGLUE_(benchmark)_(PL)#cite_ref-ainavigator-benchmarks_6-6) «The Ultimate Guide to AI Benchmarks». *The AI Navigator*. [6]