ICS35240

CCSL.70

中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)

GB/T452881—2025

.

人工智能大模型

第1部分通用要求

:

Artificialintellience—Lare-scalemodel—Part1Generalreuirements

gg:q

2025-02-28發(fā)布2025-02-28實(shí)施

國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局發(fā)布

國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)

GB/T452881—2025

.

目次

前言

…………………………Ⅲ

引言

…………………………Ⅳ

范圍

1………………………1

規(guī)范性引用文件

2…………………………1

術(shù)語(yǔ)和定義

3………………1

參考架構(gòu)

4…………………2

通用要求

5…………………3

資源池

5.1………………3

工具

5.2…………………4

數(shù)據(jù)資源

5.3……………6

模型

5.4…………………6

行業(yè)應(yīng)用

5.5……………7

服務(wù)平臺(tái)組件

5.6/………………………7

參考文獻(xiàn)

………………………8

Ⅰ

GB/T452881—2025

.

前言

本文件按照標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第部分標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則的規(guī)定

GB/T1.1—2020《1:》

起草

。

本文件是人工智能大模型的第部分已經(jīng)發(fā)布了以下部分

GB/T45288《》1。GB/T45288:

第部分通用要求

———1:;

第部分評(píng)測(cè)指標(biāo)與方法

———2:;

第部分服務(wù)能力成熟度評(píng)估

———3:。

請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任

。。

本文件由全國(guó)信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)提出并歸口

(SAC/TC28)。

本文件起草單位中國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院上海人工智能創(chuàng)新中心華為云計(jì)算技術(shù)有限公司

:、、、

螞蟻科技集團(tuán)股份有限公司清華大學(xué)中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所北京中關(guān)村實(shí)驗(yàn)室北京百度網(wǎng)訊科

、、、、

技有限公司中國(guó)鐵建股份有限公司北京奇虎科技有限公司中國(guó)南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司中國(guó)移動(dòng)通

、、、、

信有限公司研究院國(guó)家能源投資集團(tuán)有限責(zé)任公司信息技術(shù)分公司杭州聯(lián)匯科技股份有限公司

、、、

北京智源人工智能研究院阿里云計(jì)算有限公司深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司科大訊飛股份有限

、、、

公司國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司華為技術(shù)有限公司天津大學(xué)中鐵第五勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司

、、、、、

上海商湯智能科技有限公司北京航空航天大學(xué)浪潮云信息技術(shù)股份公司上海市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)

、、、、

哈爾濱工業(yè)大學(xué)西南科技大學(xué)北京大學(xué)西安電子科技大學(xué)北京賽西科技發(fā)展有限責(zé)任公司中國(guó)

、、、、、

科學(xué)院軟件研究所北京大學(xué)武漢人工智能研究院北京大學(xué)長(zhǎng)沙計(jì)算與數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究院青島海爾科

、、、

技有限公司北京格靈深瞳信息技術(shù)股份有限公司北京工業(yè)大學(xué)中山大學(xué)中國(guó)電信集團(tuán)有限公司

、、、、、

北京軟件產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)檢驗(yàn)中心有限公司北京小米移動(dòng)軟件有限公司北京智芯微電子科技有限公

、、

司北京世紀(jì)好未來(lái)教育科技有限公司杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任

、、、

公司浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司青島海信電子技術(shù)服務(wù)有限公司北京中關(guān)村科金技術(shù)有限公

、、、

司天翼云科技有限公司浪潮軟件科技有限公司上海燧原科技股份有限公司馬上消費(fèi)金融股份有限

、、、、

公司上海天數(shù)智芯半導(dǎo)體有限公司咪咕文化科技有限公司平頭哥上海半導(dǎo)體技術(shù)有限公司麒麟

、、、()、

合盛網(wǎng)絡(luò)技術(shù)股份有限公司上海文鰩信息科技有限公司深圳前海微眾銀行股份有限公司深圳思謀

、、、

信息科技有限公司云知聲智能科技股份有限公司山東浪潮科學(xué)研究院有限公司山東省人工智能研

、、、

究院上海計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)開(kāi)發(fā)中心上海人工智能研究院有限公司同方知網(wǎng)數(shù)字出版技術(shù)股份有限

、、、

公司安徽大學(xué)西門(mén)子中國(guó)有限公司云從科技集團(tuán)股份有限公司浙江大華技術(shù)股份有限公司中

、、()、、、

電信數(shù)智科技有限公司南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)有限公司中移互聯(lián)網(wǎng)有

、、、

限公司湖南科創(chuàng)紡織股份有限公司中移蘇州軟件技術(shù)有限公司西北工業(yè)大學(xué)

、、()、。

本文件主要起草人董建徐洋葉珩喬宇鮑薇曹曉琦孫曦陶建華劉靜王嘉凱張軍李棟

:、、、、、、、、、、、、

張向征余蕓劉偉東經(jīng)迪春趙天成林詠華馬珊珊馬騁昊王莞爾李建欣熊德意吳濤黃超

、、、、、、、、、、、、、

王士進(jìn)彭祥禮鄭中鄭子木蔣慧劉祥龍汪群博鄭佳佳高東輝馬同森張?zhí)炝攸S現(xiàn)翠孫傳興

、、、、、、、、、、、、、

何逸楠趙春昊楊沐昀俞文心楊超何剛郝文建薛云志劉艾杉吳璽宏劉尚余甜劉穎陳曦

、、、、、、、、、、、、、、

鄭若琳沈芷月聶簡(jiǎn)荻王先慶王金橋胡全一朱貴波韓紅桂潘恩榮武姍姍孔昊于磊鄭哲

、、、、、、、、、、、、、

劉子韜朱江陳宏志范寶余劉微崔明飛高鵬軍張峰梅敬青曾定衡宋煜趙磊高慧張旭

、、、、、、、、、、、、、、

仲凱韜李斌劉樞梁家恩魏子重舒明雷陳敏剛孟令中王資凱劉長(zhǎng)欣范存航生若谷孫進(jìn)

、、、、、、、、、、、、、

孔維生陳利明鄭樺趙曉瑋馮俊蘭楊玉寬孫文慶朱林曾杰錢(qián)嶺張濤

、、、、、、、、、、。

Ⅲ

GB/T452881—2025

.

引言

大模型已成為人工智能發(fā)展的重要技術(shù)手段在引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革中發(fā)揮重要作用國(guó)內(nèi)外人工智能相

,,

關(guān)機(jī)構(gòu)相繼研究開(kāi)發(fā)百余種大模型產(chǎn)品和評(píng)測(cè)榜單導(dǎo)致用戶難以有效評(píng)價(jià)人工智能產(chǎn)品的技術(shù)水平

,

和服務(wù)能力人工智能大模型旨在規(guī)定通用大模型的技術(shù)要求評(píng)測(cè)指標(biāo)和服務(wù)能

。GB/T45288《》、

力擬由五個(gè)部分構(gòu)成

,。

第部分通用要求目的在于確立大模型的參考架構(gòu)規(guī)定通用技術(shù)要求

———1:。,。

第部分評(píng)測(cè)指標(biāo)與方法目的在于確立大模型的評(píng)測(cè)指標(biāo)描述評(píng)測(cè)方法

———2:。,。

第部分服務(wù)能力成熟度評(píng)估目的在于給出大模型服務(wù)能力成熟度等級(jí)及評(píng)估方法

———3:。。

第部分計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型目的在于定義計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型的概念和功能規(guī)定技術(shù)要求

———4:。,

和測(cè)試方法

。

第部分多模態(tài)大模型目的在于定義多模態(tài)大模型的概念和功能規(guī)定技術(shù)要求和測(cè)試

———5:。,

方法

。

Ⅳ

GB/T452881—2025

.

人工智能大模型

第1部分通用要求

:

1范圍

本文件確立了大模型的參考架構(gòu)規(guī)定了大模型的通用要求

,。

本文件適用于大模型開(kāi)發(fā)制備部署和應(yīng)用

、、。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過(guò)文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款其中注日期的引用文

。,

件僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改單適用于

,;,()

本文件

。

信息技術(shù)人工智能平臺(tái)計(jì)算資源規(guī)范

GB/T42018—2022

人工智能面向機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)程

GB/T42755—2023

人工智能計(jì)算設(shè)備調(diào)度與協(xié)同第部分虛擬化與調(diào)度

GB/T45401.1—20251:

3術(shù)語(yǔ)和定義

下列術(shù)語(yǔ)和定義適用于本文件

。

31

.

大模型large-scalemodel

大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型

large-scaledeeplearningmodel

基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到具有復(fù)雜計(jì)算架構(gòu)能處理復(fù)雜任務(wù)且具備一定泛化性的深度學(xué)習(xí)模型

,,,。

注大模型的參數(shù)量由其功能和模態(tài)決定一般不低于億大模型訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)總量受參數(shù)量的影響