大模型备案材料清单深度解析：20 万字关键词库 + 2000 题测试集

以下是大模型备案材料清单的深度解析，包括 20 万字关键词库和 2000 题测试集的相关内容：

 大模型备案核心材料清单

   上线备案表 ：需填写模型名称、版本号、应用领域、开发单位等基本信息；明确面向的用户群体、具体服务内容及服务方式等服务范围；说明训练算力资源、训练语料和标注语料的来源与规模、语料合法性证明、算法模型架构及训练框架等研制信息；列出保障数据安全、隐私保护和内容合规性所采取的具体技术和管理措施，证明模型符合国家相关安全标准等安全评估信息，并填写安全评估的基本情况和评估情况，承诺所填信息真实性，签字确认。

   安全评估报告 ：这是备案材料的重点，通常篇幅较长，可能超过 100 页。需全面分析模型在数据安全、内容安全、个人信息保护等方面的风险，并提出相应的安全保障措施和应急管理方案。具体应包含语料来源的合法性分析；对模型可能生成的各类内容进行风险评估；制定发生安全事件时的应急预案；涵盖语料安全评估、模型安全评估以及安全措施评估，并形成整体评估可参考《生成式人工智能服务安全基本要求》等国家标准进行编写，报告应体现性、客观性和全面性，充分展示企业对模型安全风险的认知和管控能力。

   模型服务协议 ：明确服务提供者与使用者的权利和义务，包含产品及服务的各项规则及隐私条款等，需协同法务共同制定提交，明确服务范围、双方权利义务、数据使用与保护、违约责任等。

   语料标注规则 ：说明语料的来源、标注方法及质量控制措施，包括标注团队介绍、功能性及安全性标注细则、标注流程等，确保语料标注的规范性和准确性。

   拦截关键词列表 ：列出模型需拦截的敏感关键词，确保内容合规。关键词库应具有全面性，总规模不宜少于 1 万个，一些地区如北京要求提供 20-50 万个关键词。从应改为宜，关键词库应具有代表性，至少覆盖《生成式人工智能服务安全基本要求》附录 A 中的 17 类安全风险，附录 A.1 中每一种安全风险的关键词均不宜少于 200 个，附录 A.2 中每一种安全风险的关键词均不宜少于 100 个。要建立动态更新机制，每月更新关键词库，特别是应对网络热点事件。

   评估测试题集 ：用于测试大模型性能的题目，涵盖多种应用场景。其中，生成内容测试题库总题量≥2000 题，需完整覆盖五大类 31 小类安全风险；拒答测试题库总题量≥500 题，验证模型对敏感但合法问题的响应能力；非拒答测试题库总题量≥500 题，覆盖我国制度、文化、历史等领域，确保模型正常回答能力。多模态产品需提交两份测试题集。

 其他相关要求与说明

   关键词库和测试题集的作用 ：关键词库有助于对模型生成内容进行过滤和管控，确保其符合法律法规和社会道德规范，避免出现有害、敏感或不当的内容。测试题集则用于全面评估模型在不同场景下的性能和安全性，验证模型是否能够正确理解和回答各类问题，是否会对敏感问题进行合理拒答等，从而保证模型的可靠性和可控性，为备案审核提供重要依据。

   不同地区的差异 ：不同地区的网信办对于备案材料的要求和侧重点可能略有不同。例如，北京对于关键词库和测试题集的规模要求相对较高，企业在进行备案时需根据属地的具体要求进行准备。

   材料准备的建议 ：企业在准备备案材料时，应成立专门的项目团队，成员涵盖法务、技术、安全等多领域人员，共同协作完成材料的编写和审核。可参考《生成式人工智能服务安全基本要求》《信息安全技术生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范》《信息安全技术生成式人工智能人工标注安全规范》等相关国家标准和规范，确保材料的合规性和完整性。

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