# Metryki i benchmarki

EN: **Metrics and benchmarks** · id `metrics`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Ewaluacja i interpretowalność](https://aiatlasgraph.com/t/evaluation.md) › Metryki i benchmarki

## Description

- PL: Dobór miernika do zadania i rzetelne porównywanie modeli: klasyczne metryki, standaryzowane benchmarki, rankingi oraz statystyczna niepewność wyników.
- EN: Choosing a measure that fits the task and comparing models reliably: classic metrics, standardised benchmarks, leaderboards and statistical uncertainty in results.

## In one sentence

- PL: To miary i zestawy zadań pozwalające porównywać jakość modeli z uwzględnieniem niepewności wyników.
- EN: These measures and task sets compare model quality while accounting for uncertainty in the results.

## Problem it solves

- PL: Jedna liczba lub pozycja w rankingu może ukrywać rodzaje błędów, dobór zadań i losową zmienność oceny.
- EN: One number or ranking position can hide error types, task selection and random variation in the assessment.

## What it does

- PL: Dobiera mierniki do zadania, porównuje wyniki na wspólnych przykładach lub ocenach ludzi i opisuje, jak mocne są wnioski.
- EN: It selects task appropriate measures, compares shared examples or human ratings and describes how strongly the results support conclusions.

## Everyday example

- PL: Porównujesz asystentów według poprawności terminów i ukończonych spraw, sprawdzając również, czy różnica wyników jest stabilna.
- EN: You compare assistants by deadline accuracy and completed cases, also checking whether the performance gap is stable.

## This concerns you if you…

- PL: porównujesz modele lub ich wersje
- PL: chcesz wiedzieć, co naprawdę oznacza wynik lub ranking
- EN: compare models or their versions
- EN: want to understand what a score or ranking actually means

## Keywords

precision · recall · F1 score · ROC AUC · WER · task success rate · pass@k · HELM · mean absolute error · bootstrap confidence intervals

## How it works

- PL: Miary przekładają predykcje lub wykonane zadania na oceny według zdefiniowanego celu. Agregacja po próbkach i porównanie z punktem odniesienia tworzą wynik, którego niepewność szacuje się z projektu eksperymentu.
- EN: Measures convert predictions or completed tasks into scores under a defined objective. Aggregation across samples and comparison with a baseline produce results whose uncertainty is estimated from the experiment design.

## Limits

- PL: Jedna miara nie obejmuje wszystkich kosztów błędów. Ranking zależy od zadań, wag i procedury; zmiana metryki może odwrócić porównanie modeli.
- EN: One metric cannot capture every error cost. Rankings depend on tasks, weights and procedures; changing the metric can reverse model comparisons.

## Key terms

- PL: **agregacja**: Łączenie ocen pojedynczych przykładów w wynik zbiorczy.
- PL: **baseline**: Proste rozwiązanie lub model służący jako punkt odniesienia.
- EN: **aggregation**: Combining individual-example scores into an overall result.
- EN: **baseline**: A simple solution or model used as a reference point.

## Know first

- [Statystyka i niepewność (Statistics and uncertainty)](https://aiatlasgraph.com/t/probability.md)

## Examples

- PL: Precision/recall · WER · success rate · benchmarki LLM · areny · przedziały ufności
- EN: Precision/recall · WER · success rate · LLM benchmarks · arenas · confidence intervals

## Subtopics (5 direct, 10 in total)

- [Benchmarki modeli językowych (LLM benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/llmbenchmarks.md): Standardised task sets used to compare language models. They are grouped by the skill measured, such as knowledge and reasoning, coding or agent work.
  - [Benchmarki agentowe (Agent benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/agentbench.md): Environments where a model carries out multi-step tasks with tools — in a browser, an operating system or a conversation with a simulated customer — and is scored on whether the goal was achieved.
  - [Benchmarki długiego kontekstu (igła w stogu siana i dalej) (Long-context benchmarks (needle-in-a-haystack and beyond))](https://aiatlasgraph.com/t/longcontextbench.md): Synthetic and realistic tests of effective context length: retrieving planted facts, multi-hop tracing and aggregation.
  - [Benchmarki programistyczne (Coding benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/codingbench.md): Tasks in which a model writes or fixes code and tests check the result — from single functions to real issues in repositories.
  - [Benchmarki wiedzy i rozumowania (Knowledge and reasoning benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/knowledgebench.md): Closed-ended questions across many fields, from school level to expert level, graded automatically. Older sets saturate quickly, so ever harder ones are created.
  - [Przeciek danych i nasycenie benchmarków (Benchmark contamination and saturation)](https://aiatlasgraph.com/t/benchcontamination.md): Why a benchmark score can mislead: test questions may have leaked into training data, and popular tests stop separating top models once all score near 100%.
- [Metryki klasyfikacji i regresji (Classification and regression metrics)](https://aiatlasgraph.com/t/classmetrics.md): Classic measures for models that predict a class or a number. The choice depends on the cost of errors and whether classes are balanced.
- [Niepewność statystyczna wyników ewaluacji (Statistical uncertainty in evaluations)](https://aiatlasgraph.com/t/evalstats.md): An evaluation is an experiment on a sample of tasks, so its score is uncertain. Without estimating that uncertainty, a small gap between models may be indistinguishable from sampling variation.
- [Porównanie tekstu z wzorcem (BLEU, ROUGE, BERTScore) (Reference-based text generation metrics)](https://aiatlasgraph.com/t/textgenmetrics.md): Automatic scoring of generated text by comparing it to a reference answer — from counting shared words to meaning similarity in embeddings.
- [Rankingi z głosami ludzi (areny) (Human-preference leaderboards (arenas))](https://aiatlasgraph.com/t/arenas.md): People anonymously compare two model answers and choose the better one; many such comparisons produce a ranking. The result nevertheless depends on vote collection, models' access to the arena and comparison sampling.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Deduplikacja i dekontaminacja (Deduplication and decontamination)](https://aiatlasgraph.com/t/dedup.md)
- [Ewaluacje bezpieczeństwa modeli (AI safety evaluations)](https://aiatlasgraph.com/t/safetyevals.md)
- [Metryki sprawiedliwości grupowej (Group fairness metrics)](https://aiatlasgraph.com/t/fairnessmetrics.md)
- [Metryki sukcesu produktu AI (AI product success metrics)](https://aiatlasgraph.com/t/productmetrics.md)
- [Testy statystyczne i przedziały ufności (Hypothesis tests and confidence intervals)](https://aiatlasgraph.com/t/hypothesistesting.md)

## Sources

- [Full Stack Deep Learning (2022, archiwum)](<https://fullstackdeeplearning.com/course/2022/>) `fsdl` · reference: Pełny cykl systemu ML: dane, testy, wdrażanie, monitoring, zespoły i etyka.
- [Hugging Face · Agents Course](<https://huggingface.co/learn/agents-course/en/unit0/introduction>) `agents` · reference: Agenci, narzędzia, frameworki, agentic RAG i ewaluacja.
- [Stanford CS229 · Machine Learning (2018, archiwum)](<https://cs229.stanford.edu/syllabus-autumn2018.html>) `cs229` · reference: Klasyczne ML, statystyka i podstawy uczenia. Użyte jako stabilny szkielet, nie przegląd nowości.
- [scikit-learn User Guide · Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions](<https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html>) `sklearn-model-evaluation` · by scikit-learn developers

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/metrics · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30