大型语言模型管理指南

大型语言模型管理指南

本指南由电信终端产业协会发布，旨在为开发、提供和应用大型语言模型的组织提供管理措施参考，涵盖基础资源管理、技术开发管理、应用运营管理等内容。核心观点包括：

范围

适用于以大型语言模型为核心算法的产品应用或服务组织，包括模型厂商和应用企业。

规范性引用文件

引用GB/T 43697等标准，规范生成式人工智能服务安全。

术语和定义

定义了模型训练、推理、问答等关键术语。

基础资源管理

• 系统和计算资源：建立应急处理、日志审计、监控保障机制。
• 工具资源：建立审查流程，防范侵权、安全风险。
• 数据资源：确认数据合规性，核验数据真实性、有效性。
• 人力资源：明确职责，定期培训，建立跨部门协作机制。

技术开发管理

• 模型设计：明确架构设计要求，审查开发应用对人类福祉的影响。
• 训练推理：明确训练评估方法，确认数据准备情况。
• 验证确认：建立验证确认准则，完成有效性、安全性等测试评估。

应用运营管理

• 应用部署：确认合规手续，建立部署准则，明确计划用途。
• 运行监控：落实安全措施，重点监控敏感领域，建立应急处置机制。
• 改进提升：确认数据回流合规性，建立客诉反馈机制，审查模型更新。
• 应用评价：明确相关方职责，定期评估目标达成情况，建立风险防范措施，记录自然资源消耗。

参考文献

引用欧盟人工智能法案、ISO 42001等国内外标准及法律法规。