标准解读
《GB/Z 231-2026 人工智能 钢铁大模型数据集技术要求》主要针对在钢铁行业中应用的人工智能大模型的数据集提出了具体的技术规范。该标准旨在通过定义高质量的数据集来促进钢铁行业智能化转型,确保所使用的大模型能够基于准确、全面且可靠的数据进行训练与测试。
首先,对于数据集的构建,《GB/Z 231-2026》强调了数据来源的重要性。它规定了必须从合法途径获取数据,并且鼓励采用多种渠道收集信息以增强数据多样性,同时保证所有资料均符合隐私保护法律法规的要求。此外,还特别指出需要关注历史数据的有效性和时效性,确保训练模型时使用的数据能够反映当前或未来一段时间内行业的实际情况。
其次,在数据预处理方面,标准详细列出了清洗、标注等关键步骤的具体要求。例如,对于异常值和缺失值的处理方法给出了指导原则;对不同类型(如图像、文本)的数据如何进行有效标注也做了明确规定。这些措施有助于提高数据质量,为后续模型训练打下良好基础。
再者,《GB/Z 231-2026》还特别重视数据安全与隐私保护。除了基本的安全管理措施外,还引入了匿名化技术等手段来进一步保障个人及企业敏感信息不被泄露。同时,对于跨境传输数据的情况也设定了相应规则,以适应全球化背景下的数据流动需求。
最后,考虑到技术进步带来的变化,该标准提出了一套持续更新机制。通过定期评估现有数据集的质量状况以及新兴应用场景的需求变化,及时调整优化数据采集与处理流程,保持数据集的生命力与适用性。
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....
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- 现行
- 正在执行有效
- 2026-08-27 颁布
文档简介
ICS35240
CCSL.70
中华人民共和国国家标准化指导性技术文件
GB/Z231—2026
人工智能钢铁大模型数据集技术要求
Artificialintelligence—
Technicalrequirementsofdatasetforsteelindustrylargemodel
2026-08-27发布
国家市场监督管理总局发布
国家标准化管理委员会
GB/Z231—2026
目次
前言
…………………………Ⅲ
范围
1………………………1
规范性引用文件
2…………………………1
术语和定义
3………………1
缩略语
4……………………2
数据集架构
5………………2
原始汇聚层技术要求
6……………………3
结构化数据
6.1…………………………3
时序数据
6.2……………4
非结构化数据
6.3………………………4
清洗治理层技术要求
7……………………6
结构化数据
7.1…………………………6
时序数据
7.2……………7
非结构化数据
7.3………………………7
知识融合层技术要求
8……………………10
样本成型层技术要求
9……………………10
数据集安全技术要求
10…………………11
参考文献
……………………13
Ⅰ
GB/Z231—2026
前言
本文件为规范类指导性技术文件
。
本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定
GB/T1.1—2020《1:》
起草
。
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
。。
本文件由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口
(SAC/TC28)。
本文件起草单位上海宝信软件股份有限公司宝山钢铁股份有限公司中国钢研科技集团有限公
:、、
司中国电子技术标准化研究院宝钢湛江钢铁有限公司东北大学北京科技大学上海库帕思科技有
、、、、、
限公司宝武共享服务有限公司冶金工业信息标准研究院成都先进金属材料产业技术研究院股份有
、、、
限公司中国钢铁工业协会华为技术有限公司中冶赛迪信息技术重庆有限公司中冶京诚数字科技
、、、()、
北京有限公司湖南华菱湘潭钢铁有限公司中国电子技术标准化研究院华东分院北京兴云数科技
()、、、
术有限公司江苏金恒信息科技股份有限公司浙江大华技术股份有限公司中国电力科学研究院有限
、、、
公司中移物联网有限公司北京大学长沙计算与数字经济研究院敬业钢铁有限公司包头市上承工程
、、、、
技术有限公司
。
本文件主要起草人宋健海程红云吴文彬齐正沈芷月钱卫东张伟张洪陈美王丽娜文静
:、、、、、、、、、、、
贾树晋徐洋孙杰殷绪成郑振华符鑫峰张振宇郑宁邓继飞赵晶晶朱超山栋明贺仁驹石矛
、、、、、、、、、、、、、、
刘同锋朱焱麟李春萌宋兰兰廖哲晗董月文赵贵州杨德武刘竞升庞殊杨龙忠义宋彩群
、、、、、、、、、、、、
严小格叶郁文李福存孔维生李琰孔栋李喆涵刘虎德贺锦峰程振兴
、、、、、、、、、。
Ⅲ
GB/Z231—2026
人工智能钢铁大模型数据集技术要求
1范围
本文件确立了钢铁大模型数据集的架构规定了原始汇聚层清洗治理层知识融合层样本成型层
,、、、
及数据集安全的技术要求
。
本文件适用于钢铁行业生产制造企业产业链上下游企业相关数据服务机构等用于指导钢铁大
、、,
模型数据集的开发建设管理与维护
、、。
2规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件
。
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件
。
31
.
大模型large-scalemodel
大规模深度学习模型
large-scaledeeplearningmodel
基于大量数据训练得到具有复杂计算架构能处理复杂任务且具备一定泛化性的深度学习模型
,,,。
注大模型的参数量由其功能和模态决定一般不低于亿大模型训练使用的数据总量受参数量的影响达到收
:,1。,
敛的大模型的参数量的对数与其训练数据总量的对数成正比
。
来源
[:GB/T45288.1—2025,3.1]
32
.
钢铁大模型steelindustrylargemodel
具有大规模参数通常在十亿以上和复杂计算结构
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