Enterprise Large Language Model Evaluation Benchmark

📄 arXiv: 2506.20274v1 📥 PDF

作者: Liya Wang, David Yi, Damien Jose, John Passarelli, James Gao, Jordan Leventis, Kang Li

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-25

备注: Submitted to MLNLP 2025 at https://csity2025.org/mlnlp/index

💡 一句话要点

提出企业大型语言模型评估基准以解决现有评估不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 企业评估 布鲁姆分类法 数据增强 模型优化 性能评估 开源模型 任务复杂性

📋 核心要点

  1. 现有的评估基准未能充分考虑企业特定任务的复杂性，导致对LLM能力的评估不足。
  2. 本文提出了一个基于布鲁姆分类法的14任务框架，结合LLM作为标注者和评判者的策略，以全面评估LLM在企业中的应用能力。
  3. 实验结果表明，开源模型在推理任务中表现良好，但在判断任务中存在明显短板，揭示了企业应用中的性能差距。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在提升AI工具生产力方面展现出潜力，但现有基准如大规模多任务语言理解（MMLU）未能充分评估企业特定任务的复杂性。本文提出一个基于布鲁姆分类法的14任务框架，以全面评估LLM在企业环境中的能力。为应对噪声数据和高昂标注成本的挑战，我们开发了一个可扩展的流程，结合了LLM作为标注者、LLM作为评判者和纠正性检索增强生成（CRAG），策划了一个包含9700个样本的稳健基准。对六个领先模型的评估显示，开源模型如DeepSeek R1在推理任务中与专有模型相当，但在基于判断的场景中表现不佳，可能由于过度思考。我们的基准揭示了关键的企业性能差距，并提供了模型优化的可行见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有评估基准无法有效评估企业特定任务复杂性的问题，现有方法在处理噪声数据和标注成本方面存在显著不足。

核心思路：提出一个14任务的评估框架，基于布鲁姆分类法，结合LLM作为标注者和评判者的策略，以实现全面的能力评估。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：LLM作为标注者生成标签，LLM作为评判者进行评估，以及纠正性检索增强生成（CRAG）用于数据修正，形成一个9700样本的基准数据集。

关键创新：最重要的创新在于结合了多种LLM角色（标注者和评判者），并通过CRAG技术提升数据质量，从而克服了传统方法的局限性。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性损失函数以优化模型性能，网络结构上则结合了多层次的评估机制，确保评估的全面性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，开源模型DeepSeek R1在推理任务中与专有模型表现相当，但在判断任务中存在明显劣势，揭示了企业应用中的关键性能差距。这一发现为模型优化提供了重要的方向。

🎯 应用场景

该研究为企业提供了一种量身定制的评估框架，能够有效识别和优化大型语言模型在特定任务中的表现。未来，随着企业对AI工具的依赖加深，该框架将有助于推动LLM的实际应用和部署，提升工作效率和决策质量。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) ) have demonstrated promise in boosting productivity across AI-powered tools, yet existing benchmarks like Massive Multitask Language Understanding (MMLU) inadequately assess enterprise-specific task complexities. We propose a 14-task framework grounded in Bloom's Taxonomy to holistically evaluate LLM capabilities in enterprise contexts. To address challenges of noisy data and costly annotation, we develop a scalable pipeline combining LLM-as-a-Labeler, LLM-as-a-Judge, and corrective retrieval-augmented generation (CRAG), curating a robust 9,700-sample benchmark. Evaluation of six leading models shows open-source contenders like DeepSeek R1 rival proprietary models in reasoning tasks but lag in judgment-based scenarios, likely due to overthinking. Our benchmark reveals critical enterprise performance gaps and offers actionable insights for model optimization. This work provides enterprises a blueprint for tailored evaluations and advances practical LLM deployment.