三星發表TRUEBench：有效評估實際AI模型應用生產力的基準

此獨創基準支援多語言生產力情境，消弭現有AI基準差距

三星電子日前發表TRUEBench（Trustworthy Real-world Usage Evaluation Benchmark，真實場景可信度評估基準）－此為三星研究院獨創之AI模型生產力評估基準。

TRUEBench提供全面的衡量指標，評估大型語言模型（LLM）在實際工作應用中的表現。結合多元對話情境及多語言條件，確保評估結果具備可信度。

TRUEBench借鑒三星內部運用AI提升工作效率的實際應用經驗，針對10個類別和46個子類別中常用的企業工作進行評估，例如內容生成、數據分析、摘要和翻譯等。該基準由人類與AI共同設計並不斷優化，透過AI自動評估，確保可靠的評分結果。

三星電子DX事業群技術長暨三星研究院負責人Paul（Kyungwhoon）Cheun表示：「三星研究院憑藉豐富的實際AI應用經驗，帶來深厚的專業知識和競爭優勢。期盼TRUEBench奠定生產力的評估標準，進而鞏固三星在科技產業的領導地位。」

近年來，隨著企業工作逐漸採用AI，衡量大型語言模型效率的需求也日益增長。然而，現有基準主要用來衡量整體表現，且多半以英語為中心，並僅限於單回合問答結構。此方式間接限制其反映實際工作環境的能力。

為突破這些限制，TRUEBench共提供2,485個測試集，其中涵蓋10個類別和12種語言^（註一），同時支援跨語言情境。測試集旨在檢驗AI模型的實際解決方案，三星研究院使用的測試集長度範圍，從最短8個字元到超過 20,000個字元，不論簡單要求到冗長文件摘要皆可應用。

為評估AI模型的表現，必須訂定明確標準判斷AI回應是否正確。在現實世界的情境中，並非所有使用者都會在指令中明確說明其意圖。TRUEBench的設計不僅考量答案的準確性，亦滿足使用者隱性需求的具體條件，進而使評估標準符合現實。

三星研究院透過人類與AI合作，針對評估項目進行驗證。首先，評估人員會建立一套標準，接著由AI進行審核，檢查是否有錯誤、矛盾或不必要的限制條件。然後，評估人員再次改良基準，重複此流程，使其逐漸精準。藉由上述交叉驗證的標準，對AI模型進行自動評估時，將能最小化主觀偏見，並確保一致性。此外，每一次測試皆須符合所有條件，模型才能通過評估基準。如此得以讓跨工作的評分更加詳盡且精確。

TRUEBench資料範本與排行榜已於全球開放原始碼平台Hugging Face上發布，使用者最多可針對五種模型進行比較，一目了然地對照AI模型的表現。此外，平台亦公布回應結果的平均長度數據，方便同步對照各模型的表現與效率。詳細資訊請參閱TRUEBench Hugging Face頁面：https://huggingface.co/spaces/SamsungResearch/TRUEBench。

註一：中文、英文、法文、德文、義大利文、日文、韓文、波蘭文、葡萄牙文、俄文、西班牙文與越南文