LLM理科掐尖生的高难度考试 - BBH&BBEH

起源与目标

BIG-Bench（全称"Beyond the Imitation Game Benchmark"）最初是一个大规模的合作项目(google/BIG-bench: Beyond the Imitation Game collaborative benchmark for measuring and extrapolating the capabilities of language models)，包含超过200项任务。然而，研究人员很快发现，随着语言模型规模的不断扩大，许多任务被模型轻松破解。因此，研究团队从原始任务集中挑选出了23个最具挑战性的任务，形成了 BIG-Bench Hard (BBH)，专门用于测试模型在这些棘手任务上的表现。

到了2025年初，随着像 GPT-4及其后续模型逐渐在 BBH 上表现出色，研究社区提出了更高难度的继任基准测试——BIG-Bench Extra Hard (BBEH) (google-deepmind/bbeh)。BBEH 的设计目标是进一步推动下一代 AI 在推理能力上的极限。

工作原理

BBH 和 BBEH 专注于需要多步骤、抽象推理的任务。这些任务并非简单的知识回忆，而是涉及复杂的认知挑战，包括：

• 因果判断（Causal Judgment）：在复杂场景中判断因果关系。
• 符号推理（Symbolic Reasoning）：根据规则操作抽象符号。
• 逻辑推导（Logical Deduction）：解决需要多层推理链的复杂逻辑问题。
• 处理歧义（Navigating Ambiguity）：解析具有复杂句法结构的模糊句子。
  BBEH 在这些基础上进一步升级，引入了全新的问题结构和更深层次的逻辑难度，确保模型无法简单依靠从 BBH 数据集中学到的模式来解题。

为什么重要：优势与影响

BBH 系列在测试 AI 的“流动智能”（fluid intelligence）方面具有重要意义。其价值体现在：