起草單位和起草人

《GB/T 45288.1-2025 人工智能 大模型 第1部分：通用要求》是一項國家標準，旨在為人工智能領域的大規(guī)模模型設定基本規(guī)范。該標準涵蓋了大模型的設計、開發(fā)、測試及應用等環(huán)節(jié)，強調了數(shù)據質量、算法透明度、安全性、隱私保護等方面的重要性。

在數(shù)據處理方面，規(guī)定了用于訓練大模型的數(shù)據集應具備多樣性與代表性，并且需要采取措施確保數(shù)據的真實性和完整性。同時，還要求對個人敏感信息進行脫敏處理，以符合相關法律法規(guī)對于用戶隱私的保護要求。

針對模型架構與實現(xiàn)，提出了包括但不限于計算效率、可擴展性在內的技術指標；明確了文檔化要求，即開發(fā)者需提供詳盡的技術文檔，涵蓋模型結構、參數(shù)配置等關鍵信息，以便于第三方評估和后續(xù)維護工作。

此外，標準特別關注了AI系統(tǒng)的倫理道德問題，鼓勵采用公平無偏見的設計原則，避免因性別、年齡等因素導致的歧視現(xiàn)象發(fā)生。同時，也強調了系統(tǒng)決策過程中的透明度，提倡通過可視化手段展示AI作出判斷的理由依據，增強用戶信任感。

安全性和魯棒性同樣是本標準的重點內容之一。它要求實施多層次的安全防護策略來抵御潛在威脅，比如對抗樣本攻擊等；并通過定期更新補丁等方式持續(xù)提升系統(tǒng)對外部干擾的抵抗力。

一、在當今數(shù)字化時代

   在數(shù)字化時代下，人工智能大模型如同一顆璀璨的新星，照亮了眾多領域的發(fā)展道路。從自然語言處理領域的智能寫作、智能客服，到計算機視覺領域的圖像識別、自動駕駛輔助，大模型憑借其強大的學習與泛化能力，正以前所未有的速度改變著人們的生活與工作方式。然而，隨著大模型的快速發(fā)展，一系列問題也逐漸浮出水面。

不同大模型在技術實現(xiàn)、數(shù)據質量、安全保障等方面存在顯著差異，導致市場上大模型產品良莠不齊，這不僅增加了用戶選擇的難度，也阻礙了大模型產業(yè)的健康有序發(fā)展。GB/T 45288.1 - 2025《人工智能 大模型 第1部分：通用要求》的適時發(fā)布，為大模型的研發(fā)、應用與評估提供了統(tǒng)一的標準和規(guī)范，對推動大模型技術持續(xù)創(chuàng)新與廣泛應用具有深遠意義。

二、標準發(fā)布背景與目標

2.1 發(fā)布背景：近年來，全球大模型技術發(fā)展迅猛，眾多科技企業(yè)和科研機構紛紛投入大量資源進行研發(fā)。我國大模型市場也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢，據相關數(shù)據統(tǒng)計，截至2024年底，國內已發(fā)布的各類大模型數(shù)量超過數(shù)百個，涵蓋了多個領域。但在繁榮的背后，問題也接踵而至。

 一方面，技術層面缺乏統(tǒng)一規(guī)范，不同大模型在架構設計、訓練算法等方面差異較大，導致模型之間的兼容性和互操作性差。將多個大模型進行融合應用時，因模型接口不統(tǒng)一、數(shù)據格式不一致等問題，遭遇重重困難。

 另一方面，數(shù)據質量參差不齊，部分大模型訓練數(shù)據存在數(shù)據偏差、標注不準確甚至侵權等問題。此外，安全隱患也日益凸顯，大模型可能被惡意利用生成虛假信息、傳播有害內容，對社會穩(wěn)定和個人隱私構成威脅。因此，制定一套全面、科學的大模型通用要求標準迫在眉睫。

2.2核心目標該標準的核心目標在于建立一套普適性的準則，規(guī)范大模型全生命周期的關鍵環(huán)節(jié)。

  ? 提升大模型的技術水平，通過明確技術要求，引導研發(fā)者優(yōu)化模型架構與訓練算法，提高模型性能與效率。

  ?保障數(shù)據質量與合規(guī)性，確保大模型訓練數(shù)據真實、準確、合法，從源頭上提升模型的可靠性與可信度。

  ?強化安全防護，降低大模型在應用過程中的安全風險，保護用戶隱私與社會公共利益。

  ? 促進大模型產業(yè)的規(guī)范化與標準化發(fā)展，增強市場透明度，減少無序競爭，推動大模型技術在各行業(yè)的深度應用與創(chuàng)新發(fā)展。

三、標準關鍵通用要求解讀

3.1 技術要求

  ?. 模型架構與訓練算法：標準要求大模型應具備合理、高效的架構設計，以支持大規(guī)模數(shù)據處理與復雜任務執(zhí)行。同時，要具備可擴展性，能夠根據業(yè)務需求靈活增加模型參數(shù)與計算資源，提升模型的泛化能力與適應能力。   標準同時強調大模型支持單模態(tài)或多模態(tài)訓練，這意味著未來大模型將更加注重跨模態(tài)融合能力，能夠同時處理文本、圖像、語音等多種數(shù)據類型。這將使大模型在更多復雜場景中發(fā)揮更大作用，例如智能安防中結合圖像和語音識別進行更精準的監(jiān)控和預警。

   ?. 性能指標：明確規(guī)定了大模型在語言理解、生成、知識問答等常見任務上的性能指標。在語言理解任務中，模型對文本語義的理解準確率需達到一定標準，如在文本分類任務中，準確率應不低于80%（具體數(shù)值可根據不同應用場景調整）。在生成任務方面，生成文本的流暢性、邏輯性和相關性要滿足用戶需求。例如，智能寫作大模型生成的文章應語句通順、邏輯連貫，且與給定主題緊密相關。在知識問答任務中，模型回答的準確性與完整性至關重要，能夠為用戶提供準確、全面的知識解答。

  ?.  促進技術協(xié)同創(chuàng)新：大模型的開發(fā)和應用涉及多個技術領域，如計算資源、數(shù)據處理、模型訓練等。該標準為這些技術的協(xié)同創(chuàng)新提供了基礎框架，促使各方在統(tǒng)一的規(guī)范下進行合作，加速大模型技術的突破和發(fā)展。

   3.2 數(shù)據要求

    ?. 數(shù)據質量：訓練數(shù)據應具有準確性、完整性和一致性。數(shù)據標注需精準無誤，避免標注錯誤對模型訓練產生誤導。數(shù)據要完整，涵蓋各種可能的情況，防止因數(shù)據缺失導致模型對某些場景的理解不足。同時，數(shù)據在格式、編碼等方面要保持一致，便于模型處理。

   ?. 數(shù)據來源與合規(guī)性：強調數(shù)據來源的合法性，嚴禁使用未經授權的數(shù)據進行模型訓練。數(shù)據收集過程需遵循相關法律法規(guī)，保障數(shù)據提供者的隱私與權益。例如，在收集用戶個人數(shù)據時，必須獲得用戶明確同意，并采取嚴格的安全措施保護數(shù)據安全。對于公開數(shù)據集的使用，也要確保符合其使用條款與授權范圍。 

  3.3 安全要求

    ?.  模型安全：防止模型被惡意攻擊與濫用，如對抗樣本攻擊、模型竊取等。模型應具備一定的魯棒性，能夠抵御常見的攻擊手段。同時，要對模型訪問進行嚴格控制，采用身份認證、訪問授權等機制，防止未經授權的人員訪問和使用模型。

   ?.   內容安全：嚴格把控大模型生成內容的安全性，避免生成虛假信息、有害內容（如暴力、色情、歧視性言論等）。通過設置內容過濾機制，對模型輸出進行實時監(jiān)測與過濾。例如，利用文本分類技術對生成的文本進行篩選，一旦檢測到有害內容，立即阻止輸出并進行相應處理。同時，建立內容安全審核機制，定期對模型生成內容進行人工審核，確保內容符合社會道德與法律法規(guī)要求。

  ?. 與其他相關標準的協(xié)同關系本標準并非孤立存在，而是與其他人工智能相關標準緊密協(xié)同。與人工智能倫理標準協(xié)同，確保大模型在設計、開發(fā)與應用過程中遵循倫理道德原則，避免因技術濫用對社會造成負面影響。與數(shù)據安全相關標準配合，進一步強化大模型訓練與應用過程中的數(shù)據安全保護。與自然語言處理、計算機視覺等領域的專業(yè)標準呼應，在具體任務實現(xiàn)上提供更具針對性的指導，共同構建全面、系統(tǒng)的人工智能標準體系，推動人工智能技術整體健康發(fā)展。

四、標準的重要意義

?.  推動大模型產業(yè)規(guī)范化發(fā)展為大模型研發(fā)企業(yè)提供明確的技術規(guī)范與質量標準，促使企業(yè)提升研發(fā)水平，打造高質量、可靠的大模型產品。通過規(guī)范市場準入門檻，減少低質量、不合規(guī)產品的出現(xiàn)，凈化市場環(huán)境，促進大模型產業(yè)從無序競爭向有序、規(guī)范的方向發(fā)展。

?. 促進大模型應用拓展統(tǒng)一的標準使得不同大模型之間的兼容性與互操作性增強，為大模型在更多領域的深度應用奠定基礎。企業(yè)和開發(fā)者能夠更方便地選擇、集成合適的大模型，開發(fā)出更豐富、高效的應用解決方案。

?. 激勵大模型技術創(chuàng)新標準雖然設定了基本要求，但也為企業(yè)和科研機構留出了創(chuàng)新空間。在遵循標準的基礎上，鼓勵各方在模型架構創(chuàng)新、訓練算法優(yōu)化、安全防護技術研發(fā)等方面進行探索，推動大模型技術不斷向前發(fā)展。

五、產業(yè)發(fā)展及應用推廣方面

 ◆  規(guī)范市場秩序：隨著大模型技術的快速發(fā)展，市場上出現(xiàn)了眾多相關產品 和服務。該標準為大模型的開發(fā)、制備、部署和應用提供了明確的通用要求，有助于規(guī)范市場秩序，避免技術濫用和低水平重復建設，提高整個行業(yè)的質量水平。

 ◆  助力產業(yè)生態(tài)構建：標準中確立的大模型參考架構，涵蓋了資源池、工具、數(shù)據資源、模型、行業(yè)應用和服務平臺等多個方面，為構建完整的產業(yè)生態(tài)提供了指引。這將促進上下游企業(yè)之間的合作，形成“大模型+軟硬件+數(shù)據資源”的上游發(fā)展生態(tài)和“大模型+應用場景”的下游應用生態(tài)，推動人工智能產業(yè)的規(guī)模化發(fā)展。

  ◆  提高應用的可靠性和安全性：通過規(guī)定通用要求，標準有助于提高大模型在不同應用場景中的可靠性和安全性。例如，在檔案數(shù)字化管理、干部人事檔案管理、金融、醫(yī)療等對數(shù)據安全和隱私要求較高的領域，標準可以指導企業(yè)更好地滿足相關要求，推動大模型在這些領域的應用落地。

  ◆ 加速行業(yè)應用落地：標準為大模型在各行業(yè)的應用提供了明確的指導，有助于企業(yè)快速理解和應用大模型技術，加速其在智能制造、智慧城市、智慧教育等領域的應用推廣，提升各行業(yè)的智能化水平。比如大模型能夠通過自然語言處理技術，實現(xiàn)檔案的智能分類和檢索。用戶可以通過自然語言對話的方式進行檔案查詢，系統(tǒng)能夠理解文本中的實體、關系、情感以及上下文等信息，支持文字、語音、圖片（OCR識別）等多種交互形式，提供更精準的檢索結果。

    GB/T 45288.1 - 2025《人工智能 大模型 第1部分：通用要求》的發(fā)布是我國大模型產業(yè)發(fā)展歷程中的重要里程碑。盡管在實施過程中面臨諸多挑戰(zhàn)，但隨著政府、企業(yè)、科研機構及社會各方的協(xié)同努力，充分發(fā)揮標準的引領作用，必將推動大模型產業(yè)邁向規(guī)范化、高質量發(fā)展的新階段，讓大模型技術更好地服務于社會經濟發(fā)展，為人們創(chuàng)造更多的價值與福祉。