团体标准
T/TAF320-2025
大型语言模型管理指南
Large language model management guide
电信终端产业协会发布
目次
前言引言1范围2规范性引用文件3术语和定义4基础资源管理5技术开发管理6应用运营管理参考文献
前言
本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草.
请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别专利的责任.
本文件由电信终端产业协会（TAF）提出并归口.
京邮电大学、北京科技大学、深圳大学. 本文件起草单位：中国信息通信研究院、泰尔认证中心有限公司、蚂蚁科技集团股份有限公司、北
本文件主要起草人：杨光、李杰强、陈思宇、凌大兵、毕春丽、付娜、张蕾蕾、呼娜英、郭苏敏、刘志鹏、程莹、林冠辰、朱一凡、张晓丽、李若愚、薛刚、常琳、赵昕、于爱鑫、李思桥、王雪、翟国丽、田崇贤、李颖瑶、吴壮飞、王云龙.
引言
能产品或服务技术研发与产业落地已成为社会各方关注的重点.2024年6月工信部、网信办等四部委联 近年来，人工智能技术快速发展，大模型、生成式人工智能等产业领域发展活跃，加速推动人工智合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，其中明确提出“加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能’高水平赋能需求得标准体系”，并将管理标准纳入基础共性标准价”. 进行明确要求：“规范人工智能技术、产品、系统、服务等全生命周期涉及的人员、组织管理要求和评
当前阶段，大型语言模型作为人工智能技术的主要代表，因其规模可扩展性、多任务适应性、复杂推理能力、知识吸收整合能力等特点，已成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力.尽管大型语言模型具备巨大潜力和广泛应用场景，但在落地应用过程中仍面临诸多挑战，需要从技术、产品、系统、服务等方面，在开发及应用的生命周期各个环节对涉及到的人员、组织的有关管理要求进行规范要 求：推动开发团队、算法团队、部署团队、运营团队和风险管理团队共同参与建设研发、部署和运营等各环节标准化管理体系，构建风险识别、检测、管控以及应对处理机制等一系列标准化管理举措，以保障大型语言模型落地应用过程持续稳定有效.本标准结合相关监管需求及组织防范内外部风险需要，为开发、提供和应用大型语言模型的组织，在基础资源管理、技术开发管理、及应用运营管理等方面，所需建立的管理措施提供参考.
大型语言模型管理指南
1范围
本文件规定了大型语言模型的基础资源管理、技术开发管理、应用运营管理等内容，适用于为开发、提供与应用以大型语言模型为核心算法的产品应用或服务（以下简称大型语言模型）的组织（包含大型语言模型厂商、应用大型语言模型的企业等）建立有关管理措施提供参考.
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款.其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件：不注日期的引用文件，其最新版本（包括的修改单）适用于本文件.
GB/T43697生成式人工智能服务安全基本要求
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件.
3. 1
模型训练modeltraining利用训练数据，基于机器学习算法，确定或改进机器学习模型参数的过程.
3.2
从给定的前提进行论证并得出结论.
3. 3
问答question answering
确定以自然语言提供的间题最合适答案的任务.
4基础资源管理
4.1系统和计算资源
系统和计算资源包括计算任务执行，包括数据处理、模型训练、模型推理等计算任务，所必须的计算、存储、网络等硬件资源或虚拟化资源，有关的管理流程包括但不限于：
b）组织可建立完备的日志审计机制以验证服务提供的完整性： a）组织可建立应急处理机制以应对突发故障、遭受攻击、自然灾害、流量激增等情况：c）组织可建立监控保障机制，保障模型训练及推理任务在异构或虚拟环境下的安全持续运行，包含训练任务的中断恢复等.
4.2工具资源
