起草单位和起草人

《GB/T 45288.1-2025 人工智能 大模型 第1部分：通用要求》是一项国家标准，旨在为人工智能领域的大规模模型设定基本规范。该标准涵盖了大模型的设计、开发、测试及应用等环节，强调了数据质量、算法透明度、安全性、隐私保护等方面的重要性。

在数据处理方面，规定了用于训练大模型的数据集应具备多样性与代表性，并且需要采取措施确保数据的真实性和完整性。同时，还要求对个人敏感信息进行脱敏处理，以符合相关法律法规对于用户隐私的保护要求。

针对模型架构与实现，提出了包括但不限于计算效率、可扩展性在内的技术指标；明确了文档化要求，即开发者需提供详尽的技术文档，涵盖模型结构、参数配置等关键信息，以便于第三方评估和后续维护工作。

此外，标准特别关注了AI系统的伦理道德问题，鼓励采用公平无偏见的设计原则，避免因性别、年龄等因素导致的歧视现象发生。同时，也强调了系统决策过程中的透明度，提倡通过可视化手段展示AI作出判断的理由依据，增强用户信任感。

安全性和鲁棒性同样是本标准的重点内容之一。它要求实施多层次的安全防护策略来抵御潜在威胁，比如对抗样本攻击等；并通过定期更新补丁等方式持续提升系统对外部干扰的抵抗力。

一、在当今数字化时代

   在数字化时代下，人工智能大模型如同一颗璀璨的新星，照亮了众多领域的发展道路。从自然语言处理领域的智能写作、智能客服，到计算机视觉领域的图像识别、自动驾驶辅助，大模型凭借其强大的学习与泛化能力，正以前所未有的速度改变着人们的生活与工作方式。然而，随着大模型的快速发展，一系列问题也逐渐浮出水面。

不同大模型在技术实现、数据质量、安全保障等方面存在显著差异，导致市场上大模型产品良莠不齐，这不仅增加了用户选择的难度，也阻碍了大模型产业的健康有序发展。GB/T 45288.1 - 2025《人工智能 大模型 第1部分：通用要求》的适时发布，为大模型的研发、应用与评估提供了统一的标准和规范，对推动大模型技术持续创新与广泛应用具有深远意义。

二、标准发布背景与目标

2.1 发布背景：近年来，全球大模型技术发展迅猛，众多科技企业和科研机构纷纷投入大量资源进行研发。我国大模型市场也呈现出爆发式增长态势，据相关数据统计，截至2024年底，国内已发布的各类大模型数量超过数百个，涵盖了多个领域。但在繁荣的背后，问题也接踵而至。

 一方面，技术层面缺乏统一规范，不同大模型在架构设计、训练算法等方面差异较大，导致模型之间的兼容性和互操作性差。将多个大模型进行融合应用时，因模型接口不统一、数据格式不一致等问题，遭遇重重困难。

 另一方面，数据质量参差不齐，部分大模型训练数据存在数据偏差、标注不准确甚至侵权等问题。此外，安全隐患也日益凸显，大模型可能被恶意利用生成虚假信息、传播有害内容，对社会稳定和个人隐私构成威胁。因此，制定一套全面、科学的大模型通用要求标准迫在眉睫。

2.2核心目标该标准的核心目标在于建立一套普适性的准则，规范大模型全生命周期的关键环节。

  ➧ 提升大模型的技术水平，通过明确技术要求，引导研发者优化模型架构与训练算法，提高模型性能与效率。

  ➧保障数据质量与合规性，确保大模型训练数据真实、准确、合法，从源头上提升模型的可靠性与可信度。

  ➧强化安全防护，降低大模型在应用过程中的安全风险，保护用户隐私与社会公共利益。

  ➧ 促进大模型产业的规范化与标准化发展，增强市场透明度，减少无序竞争，推动大模型技术在各行业的深度应用与创新发展。

三、标准关键通用要求解读

3.1 技术要求

  ➤. 模型架构与训练算法：标准要求大模型应具备合理、高效的架构设计，以支持大规模数据处理与复杂任务执行。同时，要具备可扩展性，能够根据业务需求灵活增加模型参数与计算资源，提升模型的泛化能力与适应能力。   标准同时强调大模型支持单模态或多模态训练，这意味着未来大模型将更加注重跨模态融合能力，能够同时处理文本、图像、语音等多种数据类型。这将使大模型在更多复杂场景中发挥更大作用，例如智能安防中结合图像和语音识别进行更精准的监控和预警。

   ➤. 性能指标：明确规定了大模型在语言理解、生成、知识问答等常见任务上的性能指标。在语言理解任务中，模型对文本语义的理解准确率需达到一定标准，如在文本分类任务中，准确率应不低于80%（具体数值可根据不同应用场景调整）。在生成任务方面，生成文本的流畅性、逻辑性和相关性要满足用户需求。例如，智能写作大模型生成的文章应语句通顺、逻辑连贯，且与给定主题紧密相关。在知识问答任务中，模型回答的准确性与完整性至关重要，能够为用户提供准确、全面的知识解答。

  ➤.  促进技术协同创新：大模型的开发和应用涉及多个技术领域，如计算资源、数据处理、模型训练等。该标准为这些技术的协同创新提供了基础框架，促使各方在统一的规范下进行合作，加速大模型技术的突破和发展。

   3.2 数据要求

    ➤. 数据质量：训练数据应具有准确性、完整性和一致性。数据标注需精准无误，避免标注错误对模型训练产生误导。数据要完整，涵盖各种可能的情况，防止因数据缺失导致模型对某些场景的理解不足。同时，数据在格式、编码等方面要保持一致，便于模型处理。

   ➤. 数据来源与合规性：强调数据来源的合法性，严禁使用未经授权的数据进行模型训练。数据收集过程需遵循相关法律法规，保障数据提供者的隐私与权益。例如，在收集用户个人数据时，必须获得用户明确同意，并采取严格的安全措施保护数据安全。对于公开数据集的使用，也要确保符合其使用条款与授权范围。 

  3.3 安全要求

    ➤.  模型安全：防止模型被恶意攻击与滥用，如对抗样本攻击、模型窃取等。模型应具备一定的鲁棒性，能够抵御常见的攻击手段。同时，要对模型访问进行严格控制，采用身份认证、访问授权等机制，防止未经授权的人员访问和使用模型。

   ➤.   内容安全：严格把控大模型生成内容的安全性，避免生成虚假信息、有害内容（如暴力、色情、歧视性言论等）。通过设置内容过滤机制，对模型输出进行实时监测与过滤。例如，利用文本分类技术对生成的文本进行筛选，一旦检测到有害内容，立即阻止输出并进行相应处理。同时，建立内容安全审核机制，定期对模型生成内容进行人工审核，确保内容符合社会道德与法律法规要求。

  ➤. 与其他相关标准的协同关系本标准并非孤立存在，而是与其他人工智能相关标准紧密协同。与人工智能伦理标准协同，确保大模型在设计、开发与应用过程中遵循伦理道德原则，避免因技术滥用对社会造成负面影响。与数据安全相关标准配合，进一步强化大模型训练与应用过程中的数据安全保护。与自然语言处理、计算机视觉等领域的专业标准呼应，在具体任务实现上提供更具针对性的指导，共同构建全面、系统的人工智能标准体系，推动人工智能技术整体健康发展。

四、标准的重要意义

➤.  推动大模型产业规范化发展为大模型研发企业提供明确的技术规范与质量标准，促使企业提升研发水平，打造高质量、可靠的大模型产品。通过规范市场准入门槛，减少低质量、不合规产品的出现，净化市场环境，促进大模型产业从无序竞争向有序、规范的方向发展。

➤. 促进大模型应用拓展统一的标准使得不同大模型之间的兼容性与互操作性增强，为大模型在更多领域的深度应用奠定基础。企业和开发者能够更方便地选择、集成合适的大模型，开发出更丰富、高效的应用解决方案。

➤. 激励大模型技术创新标准虽然设定了基本要求，但也为企业和科研机构留出了创新空间。在遵循标准的基础上，鼓励各方在模型架构创新、训练算法优化、安全防护技术研发等方面进行探索，推动大模型技术不断向前发展。

五、产业发展及应用推广方面

 ◆  规范市场秩序：随着大模型技术的快速发展，市场上出现了众多相关产品 和服务。该标准为大模型的开发、制备、部署和应用提供了明确的通用要求，有助于规范市场秩序，避免技术滥用和低水平重复建设，提高整个行业的质量水平。

 ◆  助力产业生态构建：标准中确立的大模型参考架构，涵盖了资源池、工具、数据资源、模型、行业应用和服务平台等多个方面，为构建完整的产业生态提供了指引。这将促进上下游企业之间的合作，形成“大模型+软硬件+数据资源”的上游发展生态和“大模型+应用场景”的下游应用生态，推动人工智能产业的规模化发展。

  ◆  提高应用的可靠性和安全性：通过规定通用要求，标准有助于提高大模型在不同应用场景中的可靠性和安全性。例如，在档案数字化管理、干部人事档案管理、金融、医疗等对数据安全和隐私要求较高的领域，标准可以指导企业更好地满足相关要求，推动大模型在这些领域的应用落地。

  ◆ 加速行业应用落地：标准为大模型在各行业的应用提供了明确的指导，有助于企业快速理解和应用大模型技术，加速其在智能制造、智慧城市、智慧教育等领域的应用推广，提升各行业的智能化水平。比如大模型能够通过自然语言处理技术，实现档案的智能分类和检索。用户可以通过自然语言对话的方式进行档案查询，系统能够理解文本中的实体、关系、情感以及上下文等信息，支持文字、语音、图片（OCR识别）等多种交互形式，提供更精准的检索结果。

    GB/T 45288.1 - 2025《人工智能 大模型 第1部分：通用要求》的发布是我国大模型产业发展历程中的重要里程碑。尽管在实施过程中面临诸多挑战，但随着政府、企业、科研机构及社会各方的协同努力，充分发挥标准的引领作用，必将推动大模型产业迈向规范化、高质量发展的新阶段，让大模型技术更好地服务于社会经济发展，为人们创造更多的价值与福祉。