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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
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- 类 别：团体标准规范
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资料介绍
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
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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。
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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
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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。
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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
-
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）。
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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。
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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。
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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。
- 通用能力：
-
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
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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。
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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）。
- 客观指标（自动化评估）：
-
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）。
-
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）。
- 通信大模型评估：
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
- 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。
- 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。
- 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。
