2025智能投顾大模型服务技术标准

ofRobotAdvisor 范 大模型Large 数据集 模型 安全与隐私保护Security&Privacy 泛化 微调Fine 思维链Chainof 检索增强生成Retrieval-augmented AI智能体AI 本标准旨在规范投顾领域AI大模型的概念、分类、特征、设计、开发、应用和管理要求，促进投顾业务信息化与智能化水平的提升，适用于投顾领域内各类AI大模型的开发与应用，涵盖了模型的建GB/T30981JRT0221—2021JRT0287—2023LargeGenerativePre-trainedSelf-supervisedMultimodalMeta-learningDataDataModelModelModelModelSecurity&PrivacyFineChainofRetrieval-augmentedAIAI 人工智能（Artificial 深度学习（Deep 自然语言处理（NaturalLanguage 计算机视觉（Computer 自动语音识别（AutomaticSpeech 神经机器翻译（NeuralMachineTranslation） 生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork） 变分自编码器（VariationalAutoencoder） 循环神经网络（RecurrentNeural 卷积神经网络（ConvolutionalNeural 深度神经网络（DeepNeural 多层感知机（MultilayerPerceptron） 长短期记忆网络（LongShort-TermMemory） 门控循环单元（GatedRecurrentUnit） 双向编码器表示（BidirectionalEncoderRepresentations） 生成预训练转换器（GenerativePre-trainedTransformer） 自回归预训练（AutoregressivePretraining） 对比学习的简单框架（ASimpleFrameworkforContrastiveLearning） 动量对比（MomentumContrast） 引导自己学习（BootstrapYourOwn 对比学习的图像和文本（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training） 视觉转换器（VisionTransformer） 统一的图像文本预训练（UnifiedImage-TextPre-Training） 模型无关的元学习（Model-AgnosticMeta-Learning） 随机元初始化和学习（RandomizedMeta-InitializationandLearning） 图形处理器（GraphicsProcessing 通用并行计算架构（ComputeUnifiedDevice一般以数据泄露率（DataLeakageRate）、数据篡改率（DataTamperingRate）、数据侵权率（DataInfringementRate）等指标为衡量，如GPT-3的数据泄露率为0.01%，DALL-E的数据篡改率为0.02%。和可靠性。一般以模型故障率（ModelFailureRate）、模型错误率（ModelErrorRate）、模型攻击映了大模型的系统稳定和可用的能力和水平。一般以系统崩溃率（SystemCrashRate）（SystemInterruptionRate）、系统延迟率（SystemDelayRate）等指标为衡量，如GPT-3的系统崩解释的能力和水平，一般以信息完整度（InformationCompleteness）、信息准确度（InformationAccuracy）、信息可访问度（InformationAccessibility）、信息可理解度（Information错误纠正度（ErrorCorrectionDegree）等指标为衡量，如GP