TTAF 320-2025 大型语言模型管理指南

ICS35.240CCSL70团 体 标 准T/TAF320—2025大型语言模型管理指南大型语言模型管理指南Largelanguagemodelmanagementguide2025-12-05发布 2025-12-05实施电信终端产业协会发布T/TAF320—2025T/TAF320—2025版权声明本文件的版权属于电信终端产业协会，任何单位和个人未经许可，传播、发行、合订和宣贯等，也不得未经允许采用其具体内容编制本团体以外各类标准和技术文件。如有以上需要请与本团体联系。邮箱：tafrb@电话 次前言 II引言 III1范引文件 1语定义 1础源理 1术发理 2用营理 2参考献 4IT/TAF320—2025T/TAF320—2025前 言GB/T1.1—20201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。IIT/TAF320—2025T/TAF320—2025引 言2024年6（2024版III大型语言模型管理指南范围（GB/T43697生成式人工智能服务安全基本要求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推理inference从给定的前提进行论证并得出结论。3.3问答questionanswering确定以自然语言提供的问题最合适答案的任务。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；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；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。1T/TAF320—2025T/TAF320—2025工具资源包括操作系统、计算加速库、开发框架及组件、算法工具、开源产品等软件资源。数据资源包括大型语言模型训练、推理等阶段所使用的数据资源，有关的管理流程包括但不限于：注：参考GB/T43697。组织可明确岗位及部门的职责，明确不同角色间的沟通机制及争议解决机制，确保监督及管理人员的职责能够得到有效履行；组织可明确大型语言模型架构设计、算法设计、模型扩展等所需符合的要求及其对应的管理流程，包括但不限于：2T/TAF320—2025等；注：参考GB/T43697。注：参考GB/T43697。影响。3T/TAF320—2025参考文献（EUArtificialIntelligenceAct）ISO42001 信息技术人工智能管理体系（Informationtechnology-Artificialintelligence–Managementsystem）新加坡资讯通信媒体发展局《传统人工智能模型治理框架》（IMDAModelAIGovernanceFrameworkforTraditionalAI）（IMDAModelAIGovernanceFrameworkforGenerativeAI）（）》4T/TAF320—2025电信终端产业协会团