T/ISC 0076-2025 人工智能 大规模预训练模型总体技术要求及评估方法

以下是T/ISC 0076-2025《人工智能大规模预训练模型总体技术要求及评估方法》的主要内容总结：

​​一、标准框架​​

1. ​​范围​​

   • 规范大规模预训练模型（大模型）系统的参考架构、技术要求及能力评估方法。
   • 适用于大模型的设计、研发、评估和应用。

2. ​​核心结构​​

   • ​​系统参考架构​​：分5层（基础设施层、数据层、模型层、应用层、系统安全层）。
   • ​​技术要求​​：每层具体技术指标。
   • ​​评估方法​​：模型能力评估框架、指标、流程及数据集。

​​二、大模型系统参考架构​​

1. ​​分层架构​​

   • ​​基础设施层​​：硬件（算力/存储/网络资源）和软件（深度学习框架、分布式训练框架等）。
   • ​​数据层​​：数据接入、预处理、数据集构建与管理。
   • ​​模型层​​：训练微调、推理部署、模型纳管（通用/行业/专用模型）。
   • ​​应用层​​：
     • 通用应用（NLP、CV、语音、多模态任务）；
     • 行业应用（通信、政务、医疗、能源等场景）。
   • ​​系统安全层​​：基础设施、数据、模型、服务及内容安全。

2. ​​系统角色​​

   • ​​供给者​​：提供数据、算力、模型。
   • ​​汇聚者​​：整合硬件、数据、模型服务。
   • ​​运营者​​：优化模型在应用场景的效能。

​​三、技术要求​​

1. ​​基础设施层​​

   • ​​硬件​​：需支持多类型计算芯片（CPU/GPU/NPU等）、多种存储介质（SSD/HBM）及高速网络（InfiniBand/RDMA）。
   • ​​软件​​：需兼容主流框架（PyTorch/TensorFlow）及分布式训练工具（DeepSpeed/Megatron）。

2. ​​数据层​​

   • 数据接入需标准化，预处理需清洗去噪，数据集需标注清晰且覆盖多领域。

3. ​​模型层​​

   • ​​训练微调​​：支持断点续训、混合并行（数据/模型并行）、全参/低参微调。
   • ​​推理部署​​：支持量化压缩、云端/边端部署及异步推理优化。
   • ​​模型纳管​​：需纳管多类模型，支持协同调度与资源监控。

4. ​​应用层​​

   • ​​通用能力​​：
     • NLP（文本分类、机器翻译）；
     • CV（图像分割、目标检测）；
     • 多模态（图文检索、文生图）。
   • ​​行业场景​​：通信（网络运维）、医疗（辅助诊断）、金融（风控）等定制化应用。

5. ​​系统安全​​

   • 符合AIIA/PG 0074-2022可信要求，包括数据隐私保护、对抗攻击防御、内容真实性保障。

​​四、模型能力评估方法​​

1. ​​评估框架​​

   • ​​三维度​​：评估对象（模型类型）、能力与任务（理解/生成/推理等）、评估指标（主/客观）。
   • ​​流程​​：确定对象→选定能力任务→选择指标→匹配数据集→输出结果。

2. ​​评估指标​​

   • ​​客观指标​​（自动化评估）：
     • 理解任务：准确率（文本分类）、IoU（目标检测）；
     • 生成任务：BLEU/ROUGE（机器翻译）、FID（图像生成）、WER（语音识别）；
     • 推理任务：准确率（数学推理）。
   • ​​主观指标​​（人工评估）：相关性、连贯性、生成质量等（附录A详述评分标准）。

3. ​​数据集要求​​

   • ​​关键特性​​：全面性（多领域覆盖）、多样性（题型丰富）、均衡性（难度分布合理）。
   • ​​常用数据集​​：
     • 理解能力：CLUE（中文）、SQuAD（阅读理解）；
     • 生成能力：APPS（代码生成）；
     • 推理能力：GSM8K（数学推理）、C-Eval（综合知识）；
     • 行业数据：通信/医疗等私有数据集（附录B示例）。

4. ​​行业应用示例​​

   • ​​通信大模型评估​​：
     • 任务：客服意图识别（准确率）、网络故障定位（BLEU）；
     • 流程：选取任务→计算得分→加权综合（如意图识别85%×权重0.6 + 业务分类93%×0.4 → 综合88.2分）。

​​五、附录内容​​

• ​​附录A​​：评估指标定义（如F1值公式、BLEU算法）及主观评分表（5级制）。
• ​​附录B​​：数据集列表（如MMCU多任务评测、HotpotQA多跳推理）。
• ​​附录C​​：通信行业评估案例（场景任务分解、指标权重分配）。

​​核心价值​​

1. ​​技术规范化​​：统一大模型开发流程，确保系统兼容性与安全性。
2. ​​评估标准化​​：提供多维度量化模型能力的方法，推动行业应用落地。
3. ​​跨行业适配​​：覆盖通用与垂直领域需求，支持场景化定制（如通信网络运维、医疗问答）。

​​注​​：标准中部分符号异常（如“■2”）、术语不统一（如“体标准”）属排版问题，不影响主体内容完整性。