GBT 42382.2-2026 信息技术 神经网络表示与模型压缩 第2部分：大规模预训练模型标准立项发展报告

信息技术神经网络表示与模型压缩第2部分：大规模预训练模型StandardizationDevelopmentReport:InformationTechnology—NeuralNetworkRepresentationandModelCompression—Part2:Large-scalePre-trainedModels摘要随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练模型已成为推动自然语言处理、计算机视觉等多领域突破性进展的核心引擎。然而，模型规模的急剧膨胀带来了巨大的计算资源消耗和存储开销，严重制约了其在边缘设备及实时场景中的部署应用，亦对标准化工作提出了迫切需求。本报告围绕国家标准GB/T42382.2-2026《信息技术神经网络表示与模型压缩第2部分：大规模预训练模型》的立项背景、编制过程与技术内容展开系统论述。报告首先分析了大规模预训练模型在产业应用中面临的部署困境与标准化缺位的现实问题；进而梳理了国内外相关技术标准的发展现状与趋势，明确了本标准的编制原则与技术路线；在此基础上，重点阐述了标准所确立的神经网络表示格式、模型压缩技术框架、量化与剪枝方法及压缩效果评价指标等核心技术内容。本标准的制定与实施，将有效填补我国在大规模预训练模型压缩领域国家标准体系的空白，为行业提供统一的技术规范与评价基准，对于促进人工智能产业链的健康发展、降低模型应用门槛、推动自主可控技术生态建设具有重要意义。关键词：大规模预训练模型；标准体系支撑；神经网络表示；模型压缩；量化；剪枝一、引言近年来，以Transformer架构为代表的大规模预训练模型（Large-scalePre-trainedModels，LPMs）在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了突破性进展，推动人工智能技术进入了“大模型”时代。自2018年BERT模型问世以来，模型参数量呈现指数级增长态势：从GPT-2的15亿参数，到GPT-3的1,750亿参数，再到当前万亿级参数规模的稀疏专家混合模型，模型能力的提升与参数规模的扩大之间呈现出显著的关联性。与此同时，我国也涌现出盘古、文心、通义千问、GLM等一批具有自主知识产权的预训练大模型，形成了较为完整的产业生态。然而，大规模预训练模型在带来性能跃升的同时，也面临着严峻的部署挑战。一方面，动辄百亿乃至万亿级的参数量需要海量的存储空间和高性能计算资源支撑，使得模型的训练和推理成本居高不下；另一方面，模型在实际落地过程中，需要针对特定场景进行微调适配，不同硬件平台、不同框架之间的模型表示格式互不兼容，导致模型迁移和部署效率低下。在此背景下，模型压缩技术作为平衡模型性能与资源消耗的关键手段，日益受到学术界和产业界的高度重视。从国际标准化层面来看，ISO/IECJTC1/SC42（人工智能分技术委员会）正在推进人工智能领域的系列标准制定工作，但截至目前仍缺乏专门针对大规模预训练模型压缩的细化国际标准。国内方面，全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会（TC28/SC42）积极布局人工智能标准体系建设，GB/T42382系列标准正是在这一背景下启动研制的。GB/T42382《信息技术神经网络表示与模型压缩》系列标准拟分为多个部分，其中第1部分规定了神经网络通用表示与压缩框架，而第2部分则聚焦于大规模预训练模型这一特定对象。该部分标准针对大规模预训练模型的特殊性（如参数量巨大、结构复杂、微调与部署流程特殊等），在通用框架基础上进一步细化了表示格式、压缩方法及评价指标等技术要求。本标准的编制旨在解决大模型在跨平台迁移、高效压缩、可靠部署等方面缺乏统一规范的问题，为产业界提供清晰的技术指引。本报告将对该标准的立项背景、编制过程、技术内容及预期效益进行全面论述，以期为标准的宣贯实施和技术应用推广提供参考。二、背景与意义2.1大规模预训练模型的技术特征与发展现状大规模预训练模型指通过在大规模无标注数据上进行自监督预训练，学习到丰富的语义表示和世界知识，再通过少量标注数据进行下游任务微调的深度学习模型。其核心技术特征体现在以下几个方面：（1）规模庞大。模型参数量从早期的数百万增长至当前的数千亿甚至万亿级别，训练数据规模达到TB级甚至PB级。以GPT-4为代表的新一代模型虽然未公开具体参数量，但据行业估计已远超万亿规模。（2）结构复杂。大规模预训练模型普遍采用多层Transformer架构，包含多头注意力机制、前馈神经网络、层归一化等复杂结构，并呈现出MoE（MixtureofExperts）、多模态融合等多样化演进趋势。（3）训练成本高昂。大模型的训练需要数千张高性能GPU/TPU卡并行计算数周甚至数月，单次训练成本可达数百万美元级别。根据相关研究机构的测算，一个千亿参数规模模型的单次训练碳排放量相当于数百辆汽车一年的排放总量。（4）应用模式独特。大模型的落地应用通常采用“预训练+微调”或“预训练+提示学习”范式，而非从零开始训练。其压缩需求也因此具有特殊性——不仅需要考虑预训练模型的压缩，还需要兼顾模型在不同下游任务适配过程中的重复压缩问题。2.2模型压缩技术的作用模型压缩旨在保持模型性能基本不损失的前提下，通过技术手段减小模型的存储体积、降低计算复杂度、加快推理速度。当前主流的模型压缩技术路线包括：-参数量化：将浮点型权重参数转换为低位宽整数表示（如INT8、INT4甚至二值化），在保持模型功能基本不变的前提下大幅降低存储和计算开销，但量化过程中可能造成精度损失，且不同量化方案之间的兼容性较差。-结构化剪枝：通过移除模型中冗余的注意力头、神经元或通路，对权重矩阵和网络结构进行稀疏化处理，从而缩小模型的有效规模。然而，不同框架的剪枝实现差异较大，缺乏统一的稀疏表示格式。-知识蒸馏：利用大型教师模型的知识来训练结构更为紧凑的学生模型，实现模型能力的迁移与压缩。但蒸馏流程及评价准则目前仍无统一规范。-低秩分解：将权重矩阵分解为若干低秩矩阵的乘积，减少参数冗余。此类方法在超大规模模型上的应用仍有待进一步的标准化引导。-动态推理：根据输入样本的难度动态调整计算深度或宽度，在保证精度的前提下降低平均计算成本。2.3标准制定的必要性与紧迫性当前，大规模预训练模型的压缩技术研究和产业应用呈现“各自为政”的局面，缺乏统一的技术规范。这种标准化缺位带来的问题日益凸显：第一，模型表示格式不统一导致互操作性差。不同框架（如PyTorch、TensorFlow、MindSpore、PaddlePaddle）使用的模型文件格式各不相同，压缩后的模型在不同框架和硬件平台间的迁移部署需要反复进行格式转换，增加了工程复杂性并可能引入转换误差。第二，压缩技术评估缺乏统一基准。各企业、研究机构在评价压缩方法效果时采用的评价指标、测试条件和基准模型各异，导致不同技术方案之间难以进行客观比较，影响了技术的良性竞争和健康发展。第三，行业应用缺乏权威指引。对于广大中小企业和行业用户而言，面对众多压缩技术路线和工具链，缺乏权威的标准指引来选择适合自身业务场景的压缩方案，提高了技术应用门槛。第四，与国际标准化进程存在差距。ISO/IECJTC1/SC42已启动AI标准化的系统布局，我国通过参与国际标准制定、贡献技术方案等方式，可以在大模型压缩这一新兴领域抢占国际标准话语权。GB/T42382.2-2026的编制正是这一战略布局中的关键一环。在此背景下，制定专门针对大规模预训练模型的神经网络表示与模型压缩国家标准，具有如下重要意义：一是建立统一的技术规范体系框架，为大规模预训练模型的研发、部署和应用提供标准支撑；二是促进不同平台之间模型的高效迁移和无缝互操作，降低产业协作的技术壁垒；三是构建科学的压缩效果评价体系，为技术选型和质量验证提供依据；四是推动我国自主可控的大模型技术生态建设，提升在全球人工智能治理与标准化领域的影响力。三、标准编制指导原则GB/T42382.2-2026的编制遵循以下基本原则：（1）科学性。充分吸收学术界和产业界在大模型压缩领域的最新研究成果，确保技术内容的先进性和科学性。标准中涉及的技术要求均建立在理论分析和实验验证的基础之上。（2）实用性。紧密结合产业实际需求，考虑不同规模企业、不同应用场景的技术条件和约束，确保标准的可操作性和易用性。（3）协调性。与GB/T41867《信息技术人工智能术语》、GB/T42382.1等已发布或正在制定的国家标准保持衔接一致，避免冲突和重复。（4）开放性。标准在技术方案选择上保持技术中立原则，不偏向特定厂商或特定技术路线，为各种主流技术方案提供平等兼容的空间。（5）前瞻性。充分考虑人工智能技术快速迭代的特点，在标准架构设计上预留扩展空间，使其能够适应未来新技术、新应用的发展需求。四、标准主要内容4.1标准适用范围与定位GB/T42382.2-2026规定了大规模预训练模型的表示格式、压缩处理流程、压缩方法技术要求及压缩效果评价等内容。该标准适用于大规模预训练模型的研发、压缩、部署、评测等各环节，为模型提供者和模型使用者提供了统一的技术依据。这里的“大规模预训练模型”在标准中明确了界定条件（如参数量阈值等），以便使用方准确判定标准的适用范围。4.2大规模预训练模型的表示模型的统一表示是解决互操作性问题的关键环节。标准在本部分规定了一套独立于具体训练框架的模型表示规范，覆盖计算图结构描述、算子定义、参数存储格式、元数据信息等不同层面的表示要求。该表示规范既支持模型的完整性导出与恢复，避免信息丢失，又提供了与主流框架间的转换映射，从而为后续压缩操作的标准化奠定基础。4.3模型压缩通用流程标准将大规模预训练模型的压缩划分为以下关键阶段，并对每一阶段提出明确的技术要求：（1）压缩前分析。在实施压缩之前，需对目标模型进行结构分析和冗余度评估，识别可压缩的组件和层。标准推荐了参数分布分析、贡献度评估等方法。（2）压缩方案选择。根据应用场景需求（如目标硬件平台、延迟约束、精度要求、存储限制等），综合考虑量化、剪枝、蒸馏、低秩分解等不同技术路线的特点，选择适当的压缩方案或组合方案。（3）压缩实施。按照规定的流程和方法执行压缩操作，确保压缩过程的可重复性和结果的可追溯性。对于需要微调恢复的阶段，标准也给出了合规操作指引。（4）压缩后评估与验证。对压缩后的模型进行精度、性能、资源占用等多维度的全面评测，验证是否满足预定的压缩目标和使用要求。4.4关键技术方法要求标准面向产业落地中的突出痛点，对以下关键技术方法提出了规范化要求：模型量化方面，针对大规模预训练模型推理阶段的内存瓶颈问题，标准规定了不同位宽量化方案（FP16、INT8、INT4等）的适用场景与技术指标，并对量化感知训练、校准数据集构建、量化误差补偿方法提出了明确要求，有效保障了量化后模型的精度与推理速度之间的平衡。结构化剪枝方面，标准针对大模型部署时的计算图冗余问题，建立了结构化的剪枝方法规范，明确了稀疏表示格式和剪枝率设定原则，支持在保持模型精度的前提下实现显著的推理加速。知识蒸馏方面，标准定义了教师-学生模型的训练流程、蒸馏温度设定、软标签生成和蒸馏损失函数的设计要求，为利用大模型知识训练轻量级学生模型提供了统一的流程指引。低秩分解与动态推理方面，标准相应提出了分解策略和动态退出机制的参考框架，使多种压缩手段首次在统一规范下形成方法论合力。4.5压缩效果评价指标标准建立了一套多维度的压缩效果评价指标体系，主要包括：（1）精度保持率：压缩后模型在标准测试集上的精度与原始模型的比值或差值，是衡量压缩质量的核心指标。（2）压缩率：压缩前后模型存储体积的比值，反映存储空间的节省程度。（3）推理加速比：压缩后模型在特定硬件上的推理速度与原始模型的比值，体现计算效率的提升情况。（4）吞吐量：单位时间内模型可处理的样本数量，衡量模型的实际服务能力。（5）资源占用：包括内存占用、显存消耗、能耗等多维度资源消耗指标。标准对上述指标的计算方法、测试条件和报告格式均做了明确规定，确保评价结果的可比性和可重复性。五、主要起草单位——中国电子技术标准化研究院GB/T42382.2-2026的研制工作由中国电子技术标准化研究院牵头组织，联合国内多家人工智能领域的优势企业和科研机构共同完成。中国电子技术标准化研究院（简称“电子标准院”）创建于1963年，是工业和信息化部直属的事业单位，也是我国电子信息领域标准化工作的国家级核心机构。该院作为全国信息技术标准化技术委员会（TC28）秘书处承担单位，长期以来牵头组织和协调我国信息技术领域的国家标准制修订工作，在人工智能、云计算、大数据、物联网等新兴技术领域的标准化工作中发挥着关键作用。在人工智能标准化领域，电子标准院近年来取得了一系列重要成果。该院牵头制定了GB/T41867-2022《信息技术人工智能术语》、GB/T5276-2024《人工智能深度学习框架技术要求》等一系列基础性国家标准。2023年，该院还发布了《人工智能标准化白皮书》，系统梳理了人工智能标准体系的总体框架和优先领域。此外，电子标准院深度参与ISO/IECJTC1/SC42的国际标准化工作，在国际标准制定中积极贡献中国智慧和中国方案。在大规模预训练模型标准化方面，电子标准院在前期研究中组织开展了广泛的行业调研，深入了解我国大模型产业发展现状与标准化需求，系统梳理了国内外已有相关标准和技术报告，为标准技术路线的确定提供了坚实的理论基础。同时，该院依托其长期积累的技术资源优势，积极协调产学研用各方力量形成合力，充分组织开展了多项实验验证工作，为标准技术内容的科学性提供实证支撑。在标准编制过程中，电子标准院遵循科学的标准化工作程序，从草案起草、征求意见、技术审查到报批发布，每个阶段都严格按照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》的要求认真推进，充分保障了标准编制工作的规范性和透明度。正是依托电子标准院这一权威标准化平台，GB/T42382.2-2026得以汇聚产学研各方共识，确保标准既具有技术先进性，又具备广泛的产业适用性。六、结论与展望GB/T42382.2-2026《信息技术神经网络表示与模型压缩第2部分：大规模预训练模型》作为我国首个专门针对大规模预训练模型压缩领域的国家标准，其制定与发布具有里程碑式的意义。该标准的出台填补了我国在大模型压缩标准化领域的空白，为行业提供了统一的技术语言、规范的技术流程和科学的评价基准，标志着我国人工智能标准化工作从通用基础标准向重点领域应用标准的深入推进。从标准实施效果来看，该标准的落地应用将在多个维度产生积极效益。在技术层面，标准的统一表示与压缩规范要求将有力引导大模型的低成本部署与高效推理实践，推动压缩技术在各行业的规范化应用；在产业层面，统一的标准将有效降低大模型应用的技术门槛和集成成本，促进大模型技术与各行业需求的深度融合，加速人工智能赋能千行百业的进程；在生态层面，该标准对自主技术路线的关注将助力我国构建自主可控的人工智能技术体系和标准化生态，在全球人工智能竞争中赢得先机。展望未来，大规模预训练模型技术仍在快速演进之中，多模态大模型、具身智能大模型等新形态不断涌现，对标准化工作提出了持续更新的需求。一方面，需要在GB/T42382.2-2026的基础上，持续跟踪技术发展前沿，适时启动标准的修订和扩展工作；另一方面，应积极参与ISO/IEC等国际标准化组织的相关标准制定工作，推动我国在人工智能标准化领域从“跟跑”向“并跑”“领跑”转变，为全球人工智能治理贡献中国标准与方案。参考文献[1]国家标准化管理委员会.GB/T42382.2-2026信息技术神经网络表示与模型压缩第2部分：大规模预训练模型[S].北京：中国标准出版社,2026.[2]全国信息技术标准化技术委员会.人工智能标准化白皮书（2023版）[R].北京:中国电子技术标准化研究院,2023.[3]ISO/IECJTC1/SC42.ISO/IEC22989:2022Informationtechnology—Artificialintelligence—Artificialintelligenceconceptsandterminology[S].Geneva:ISO,2022.[4]DevlinJ,ChangMW,LeeK,etal.BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalT