隨著AI技術的快速發展，大模型正成為企業智慧化升級的重要引擎。從Amazon Nova、DeepSeek-R1到Claude 3.7 Sonnet，各類高效能模型層出不窮。 Amazon Bedrock作為亞馬遜雲端科技推出的完全託管服務，整合了超過100種自研及第三方模型，包括近期廣受關注的DeepSeek-R1，為企業提供了豐富的AI選項。
然而，面對如此多的模型，開發者如何選擇最適合自身業務需求的方案？為了解決這個難題，亞馬遜雲端科技推出了「大模型選型實戰」實驗，透過Amazon Bedrock的強大整合能力和靈活的模型管理功能，幫助開發者科學評估、精準匹配最適合的模型。
Amazon Bedrock：一站式大模型服務平台
Amazon Bedrock提供各種領先人工智慧公司的基礎模型（FM），並支援開發者評估和試驗不同模型的適用性。本實驗精選DeepSeek-R1、Amazon Nova Pro、Llama 3.3三款主流模型，從多個構面進行測試與評估，以協助開發者深入了解模型的效能特點，包括：
- 模型準確率
- 反應速度
- 指令遵循能力
- 推理成本
實驗也結合MMLU（大規模多工語言理解）基準資料集，涵蓋邏輯推理、知識問答、趣味性測驗等關鍵領域，提供全面的評測數據，為開發者做出科學選型提供依據。
實驗設計：多維度測評，精準選型
本實驗涵蓋多個關鍵環節，確保模型能力評估的全面性和實用性：
- Prompt實戰測試：借助Amazon Bedrock Playground互動式開發環境，透過科學的邏輯推理和知識問答評估框架，比較不同模型的能力表現。
- 自動評測與數據分析：利用Amazon Bedrock Evaluations功能，結合MMLU基準資料集，科學評估模型的知識深度與邏輯嚴謹性。
- 全面功能測試：評估模型的推理能力、任務理解能力、知識儲備及語言生成品質。
實驗亮點：全方位解析，助力AI決策
本實驗不僅提供了多層次的模型評估，也藉助Amazon Bedrock的內建資料集和MMLU資料集，確保測試結果的權威性和準確性。 MMLU涵蓋STEM（科學、技術、工程、數學）、人文學科、社會科學及專業知識等57個學科領域，是衡量語言模型綜合能力的「黃金標準」。此外，實驗也設計了趣味性測試，讓開發者更直觀地了解模型在實際應用中的表現。
值得關注的是，掌握一套經過驗證的通用模型評估體系，對於開發者而言價值遠超過單次實驗結果。在基礎模型快速迭代的今天，選型決策正成為開發者的核心競爭力。
Amazon Bedrock：極致工程體驗
Amazon Bedrock不僅提供多種主流大型模型，還透過以下功能優化模型評估與整合體驗：
- Playground互動測試：開發者無需編寫複雜程式碼，即可呼叫模型並觀察輸入輸出效果。
- 模型自動評估：透過Amazon Bedrock Evaluations，自動測評模型的準確性、穩健性等關鍵指標。
- 自訂業務資料集：支援自訂評估標準，確保評測結果與實際業務需求高度相符。
- API整合與Agents支持：支援API彈性呼叫和安全合規的資料對接，實現業務自動化。
實驗效益：提升AI能力，加速職涯發展
本實驗將幫助開發者掌握科學的大模型評估方法論，建立可落地的選用實踐方案，進而建構可持續演化的AI知識體系。透過精準的模型選用能力，開發者可以更有效率地配合業務需求，提升個人在智慧時代的競爭力。
同時，實驗數據分析揭示了不同模型的核心優勢與適配場景，例如：
- DeepSeek-R1：在BoolQ任務中展現出高穩健性，適合抗干擾要求高的問答系統。
- Amazon Nova Pro：在TriviaQA等任務上表現均衡，適用於高安全性需求的互動系統。
- Llama 3.3 70B Instruct：資源消耗較低，適用於輕量級應用場景，但在複雜任務中可能存在準確性和安全性挑戰。
總結：選對大模型，讓AI更有高效
Amazon Bedrock提供了強大的大模型選型工具，協助開發者精準選擇最適合業務需求的AI模型。無論是整合AI能力到應用程序，或是優化企業內部知識管理，開發者都能藉助Amazon Bedrock的實驗數據和評測方案，科學有效地做出決策，加速智慧化升級。
