地端 AI 模型成功部署的關鍵：APMIC 工程團隊談 LLM 評測與資料集，MMLU、BBH、GSM8K等評測基準，在企業實務上是否足夠？

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2025年12月11日
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隨著人工智慧從早期的機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）發展至當前以大型語言模型（LLM）為核心的階段，企業對 AI 導入與應用的需求正快速擴張。然而，AI 專案的成功不僅取決於訓練架構與算力，更關鍵的是如何確保模型經過嚴謹的模型評測（Model Evaluation），並以高品質的資料集為基礎，最終能在地端 AI 或混合雲環境中順利部署，發揮實際商業價值。

APMIC AI 工程總監黃亮勳分享了他在企業 AI 專案中的第一線經驗，深入剖析模型評測的目的與方法、資料集設計的關鍵原則，以及如何讓 LLM 評測結果與業務需求精準對齊，確保模型不僅能通過測試，更能真正落地。

一、模型評測的核心意義與目的

Q1：什麼是 AI 模型評測？為何它在 AI 發展鏈中扮演關鍵角色？

模型評測是驗證模型能力好壞、是否適合實際部署的最重要步驟。它的目的是透過特定的機制，來檢驗模型是否具備訓練後預期的能力。例如，如果訓練了一個中文能力的模型，我們可能會讓它去考大學國文題目，如果能考過，則證明模型確實具備了該能力。

評測的關鍵在於要知道之前所做的訓練是否有效、是否有價值 。企業投入了大量的算力去訓練模型後，必須透過評測集（Evaluation Set）來檢驗模型是否真的因為這次訓練而具備了在實際場域部署的能力。（Liang, 2022）

Q2：在進行 AI 模型評測之前，企業必須釐清哪些核心問題？

在進行 AI 模型評測之前，最重要的事情是釐清「評測的目的是什麼？」。企業需要明確知道模型最後應該要符合或會哪些知識。

舉例來說，如果客戶要求訓練一個法律模型，工程師必須進一步詢問客戶希望針對民法、刑法還是行政法 。一旦確定了模型的範圍（Scope），才能準備相對應的訓練集和評測集。這樣能避免浪費大量算力訓練出的模型，卻與實際落地的場景需求相去甚遠。

二、通用評測集的侷限與企業內部評測的重要性

Q3：一般常用的 MMLU、BBH、GSM8K 等通用 LLM 評測基準，在企業實務上是否足夠？

坦白來說，這些通用的 LLM 評測基準（如國外評測 MMLU, BBH, GSM8K 等）通常屬於 General Purpose 評測集。它們主要是用來檢測通用型 LLM 是否具備基本的常識（Common Sense）和學科能力（如物理、化學、生物等）。

然而，當模型應用於企業落地場景時，所需要的特定領域知識（Specific Knowledge）往往非常刁鑽。因此，即使模型在通用評測集上表現很好，但在面對這些特定領域的考題時，表現可能會很糟。企業應針對特定領域的題目去準備專屬的企業內部評測集，才能真正考驗大語言模型是否「懂」該領域。（Hendrycks, 2020）

備註：

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）：跨 57 個領域的大型綜合測試，用來評估模型的「廣泛知識量」與「推理理解」。常被視為通用能力的重要指標。

BBH（Big Bench Hard）：從 Big Bench 精選出的高難度題目集合，強調「推理、邏輯、策略思考」等深度能力，能測模型是否真正理解複雜問題。

GSM8K（Grade School Math 8K）：約 8,000 題小學到國中程度的數學應用題，專門測模型的「逐步推理」與「計算邏輯」能力，是數學思考能力最常用的基準之一。

Q4：為什麼企業在導入模型前，一定要做企業內部評測？

企業在導入大語言模型（LLM）之前，必須針對該模型進行一番檢測 。這是因為企業需要評測當前的模型效果，才能判斷它是否真的符合其落地場景的需求。

許多時候，企業看到新的通用模型在各方面表現優秀而躍躍欲試，但實際部署後卻發現，它仍然不懂特定領域的知識 。因此，只有經過針對企業自身需求的檢測，才能確保模型的能力是否與企業自身真正的需求對齊。

三、如何將模型評測結果與實際業務價值對齊？

Q5：如何讓企業內部的模型評測結果與實際業務價值對齊？

模型評測在這裡扮演了重要的角色，它是用來評測模型是否與落地場景具有高度相關性。為了將評測結果與實際業務價值對齊，企業必須：

與實際用戶（TA）釐清問題： 必須與實際的用戶去釐清他們在這個真實場景中所會遇到的問題是什麼。
收集高品質評測集： 將這些實際問題收集起來，變成一個高品質的評測集 。
使用日常問題檢驗： 使用實際日常所問的問題來考驗訓練後的模型。

透過這樣的方式，就能將模型的實際能力與企業的業務場景完美對齊。（Lun-Wei Ku, Andre Martins, Vivek Srikumar,2024）

Q6：繁體中文模型在法律、金融等特定領域常見的誤判情況有哪些？

以繁體中文的法律科技領域為例，如果採用外國訓練的語言模型（通用基礎模型）進行檢測，在未經微調的情況下，很容易針對台灣的許多知識產生誤判。最常見的誤判情況是，模型可能會將日本的民法誤判成是台灣的民法 。這會導致使用者在詢問法條內容時，雖然得到了同一個條號的法條，但內容卻是國外的法條。

這類情況在 LLM 上非常常見，這就是為什麼企業需要針對繁體中文的特定領域去做微調模型 。(Luis Chiruzzo, Alan Ritter, Lu Wang,2025)

四、企業該如何建立高品質訓練，提升模型評測結果？

Q7: 企業在準備訓練集與評測集時，我們應該如何確保資料與實際業務對齊？

準備訓練集與評測集時，必須採取「從真實場景回推資料」的策略。建議不要先盲目蒐集語料，而是會先拆解業務流程，釐清「客戶怎麼問」、「員工怎麼判斷」以及「決策標準是什麼」。然後，再依據這些實際流程來設計訓練資料，確保資料「長得像真實業務」，而不是像教科書。同樣地，評測指標也必須對齊企業的 KPI，例如著重於一次解決率或合規性，而不是只看模型分數的高低。（Yaser Al-Onaizan, Mohit Bansal, Yun-Nung Chen ,2024）

Q8: 企業在蒐集訓練資料時，我們應該如何平衡「數量」與「品質」？

在蒐集訓練資料時，建議採取「先質後量」的平衡策略。我們首先會製作一小批高品質、由業務專家示範的「黃金資料」，因為這批資料將直接決定模型的行為方式和核心價值觀。隨後，我們再用資料擴增或真實對話等方式，增加資料的多樣性與數量，提升模型的泛化能力。最好的方式就是結合少量黃金資料與大量多樣資料，這樣才能確保模型行為正確，同時避免單純追求數量而產生的偏差。(Bettina Messmer, Vinko Sabolcec , Martin Jaggi,2024)

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為了滿足企業對於特定領域知識的精準需求，我們推出了專業的 PrivModel 方案。透過這項服務，我們可以針對企業客戶內部擁有的特化私有知識，進一步進行微調（Fine-tuning）模型。同時，藉由蒸餾（Distillation）技術，幫助模型尺寸縮小，優化部署效率。這能確保模型轉變為專有領域的模型，在特定的公司內部得到最好的成效，最終將模型能力與實際業務價值完美對齊。