厦门大学大数据教学团队作品 1. 大模型：人工智能的前 沿 1.1 大模型的概念 1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 1.4 大模型分类 大模型通常指的是大规模的人工智能模型 ，是一种基于深度学习技术 ，具 有 海量参数、强大的学习能力和泛化能力 ，能够处理和生成多种类型数据的 人 工智能模型 通常说的大模型的“大”的特点体现在： 2020 年 ， OpenAI 公司推出了 大模型的发展历 程 1.2 大模型的发展历 程 大模型发展对算力的需求演变 人工智能 机器学习 深度学习 人工智能包含了机器学习 ，机器学习包含了深度学习 ，深度学习可以采用不同的模型 ， 其中一种模型是预训练模型 ，预训 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”） ，预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 型”） ，预训练大语言模型的典型代表包括 OpenAI 层级 OpenAI 定义推理模型 在 OpenAI 的官网上 ， OpenAI 定义推理 模 型是在回答之前进行思考 ， 并在回复用 户 之前 ，在内部生成一长串的思维链过 程。 思维链是一种提示大语言模型进行逐步推 理的方法。它让模型在得出最终答案之前， 先显式地写出推理的中间步骤。这就像 人 类解决复杂问题时会先把思考过程写 下来 一样 推理模型的核心 也就是说 ，如果模型在回复你之前有一

弱电井到电脑使用铜缆，LAN方 的千兆截止到ONU，ONU上连接的设备共 式点对点千兆，每个设备单独享 享千兆带宽，每个设备最大百兆；PON设 有千兆； 备放在桥架上方，不方便维修 PON的方式，从OLT到ONU之间是一种纯 LAN的方式，核心交换机通过光 介质网络，避免了外部设备的电磁干扰和 缆连接接入交换机再到用户，中 雷电影响，减少了中间环节的转发，传输 间多了接入交换机的存储与转发 与接收简单、安全； 过程，相对复杂； 信息发布系统 智慧校园 项目综述 综合布线系统 校园网络系统 综合安防系统 校园广播系统 信息发布系统 信息发布系统是随着数字显示技术、信息技术等科学技术的快速发展而产生的一种信 息化系统。是一种全新的信息传播平台，被称为与纸张媒体、广播、电视、网络并列 的第五媒体. 互联互通、线上线下 校园交互式媒体信息平台以网络为基础， 通过不同的媒介实现线上线下的信息互 动的功能，如部署在校园内的综合信息 学科知识点或教 学环节而设计开发的一种适合学生学习的新型网络课程资源。微课的 时长最短只有1分钟，最长不超过10分钟。 形式多样化 讲授类、问答类、启发类、 讨论类、演示类、练习类、 实验类、表演类、自主学 习类、合作学习类、探究 学习类 微课在传统单一资源类型的教 学课例、教学课件、教学设计、教 学反思等教学资源基础上作出了继 承和发展，形成了一种新型的更加 便捷实用的教学资源。 67

Management System)运维管理系统 PN 推送服务 PSS (Personal Self-service System)个人自服务系统 SM1 商密 SM1 算法是由国家密码管理局编制的一种商用密码分组标准对 称算法。 SM2 商密 SM2 算法是国家密码管理局于 2010 年 12 月 17 日发布的椭圆曲 线公钥密码算法 SAS (Security Access Service)安全接入服务 和安全应用组件后，在保 障终端安全可信的前提下，可以展示各类终端应用，是面向最终用户的。 第二层是移动通信网络：包括各种无线网络，如 3G、4G、WiFi、无线政务 专网等，用户可以根据自身需求，选择使用某一种或多种无线网络。 第三层是安全接入区：包括移动安全接入平台、公共安全服务平台及移动 应用服务平台等，所有来自终端的请求都将在安全接入区落地。其中，移动安 全接入平台通过移动安全接入平台和移动应用管理系统，负责移动终端的安全 22 - 功能亮点： 1、税务税信客服是基于用户最熟悉常用的微信进行的创新，直接与税务 客服系统打通，能够更便捷的为纳税人服务。 税务移动安全信息化解决方案 - 23 - 2、公众号作为一种公开的资源，用户只要关注就可以反馈问题，因此税信 客服服务的对象是海量的，无限制的。 3、税信客服 7*24 小时在线，能够更加实时的解决用户反馈； 4、抢单回答问题的形式对客服人员来说，解答问题更有主动性而非被动的

系统生态实际上是建立在所采用 的芯片基础之上的。例如 X86 处理器架构，英特尔在该架构下的处理器芯片持续 领跑世界，与微软合作形成了 wintel 生态，牢牢掌握了整个电脑整机及中低端服 务器市场的霸权。ARM 是一种精简指令集处理器架构，具有体积小、低能耗的特 点，在移动终端占据了主导地位，代表厂商就是 ARM 公司，IBM 的 POWER 芯片在 大型机时代凭借优良的计算性能和容错能力一度称霸，但由于采用封闭体系，在 的主角，主要应用于蚂蚁金服的相关业务。 另一个互联网企业是腾讯，基于自身在社交、金融、游戏等数亿级，甚至十亿级 业务用户场景下打磨的数据库能力，其产品的性能和特性也真实代表了国产数据 库发展的另一种发展途径，主要代表自研数据库为 Tbase、TDSQL 等产品。 GxxCxxH 数据库总体情况表如下表所示。 公司 产品 背景 北京人大金仓信息技术股 份有限公司 人大金仓 KingbaseES 大体系完整 的产业链，从最上游的半导体材料，再到核心芯片、元器件、基础软件，再到整 机，基础软件等，相关软硬件众多，应用单位投入的时间成本、费用等要求较高。 2.3.5 安全风险 云计算作为一种新型的服务计算模式，在具有传统信息系统面临的安全风险与威 胁的同时，也引入了新的数据安全、资源隔离、个人隐私、数据监管等亟待解决 的安全问题。 第 28 页 第3章 需求分析 3.1 项目需求分析

系统生态实际上是建立在所采用 的芯片基础之上的。例如 X86 处理器架构，英特尔在该架构下的处理器芯片持续 领跑世界，与微软合作形成了 wintel 生态，牢牢掌握了整个电脑整机及中低端服 务器市场的霸权。ARM 是一种精简指令集处理器架构，具有体积小、低能耗的特 点，在移动终端占据了主导地位，代表厂商就是 ARM 公司，IBM 的 POWER 芯片在 大型机时代凭借优良的计算性能和容错能力一度称霸，但由于采用封闭体系，在 的主角，主要应用于蚂蚁金服的相关业务。 另一个互联网企业是腾讯，基于自身在社交、金融、游戏等数亿级，甚至十亿级 业务用户场景下打磨的数据库能力，其产品的性能和特性也真实代表了国产数据 库发展的另一种发展途径，主要代表自研数据库为 Tbase、TDSQL 等产品。 GxxCxxH 数据库总体情况表如下表所示。 公司 产品 背景 北京人大金仓信息技术股 份有限公司 人大金仓 KingbaseES 大体系完整 的产业链，从最上游的半导体材料，再到核心芯片、元器件、基础软件，再到整 机，基础软件等，相关软硬件众多，应用单位投入的时间成本、费用等要求较高。 2.3.5 安全风险 云计算作为一种新型的服务计算模式，在具有传统信息系统面临的安全风险与威 胁的同时，也引入了新的数据安全、资源隔离、个人隐私、数据监管等亟待解决 的安全问题。 第 28 页 第3章 需求分析 3.1 项目需求分析

, 提高全 国优秀共产党员的公信 力和影响力。 TV- 党员教育 - 视频会议 视频会议是利用电 视机顶盒终端、手机端、 PC 端的技术和设备， 通过通信网络召开会议 的一种多媒体通信方式， 实现一云多屏，多终端 互动功能，满足不同场 景下的会议需求。 手机 app- 功能强大的模块组合 党建 设讯 通讯 录 微党 课 学习 交流 智慧 地图 第一 书记 决定这些新闻是否发布。 也可以通过自己来编写 新闻发布。 PC 后台 - 后台用户 后台用户，对后台 系统的使用者进行管理。 PC 后台 - 专题管理 专题指针对某个特 定对象而特别收集制作 而成的一种集中作品。 专题管理，主要是 完成专题的制作并发布。 发布成功后的专题可以 挂相应栏目或是通过推 荐在终端上显示。 PC 后台 - 通知公告 通知公告，围绕电 视直播画面，可以进行

产生信息孤岛、绩效监测失控等弊端。 1.1.3.3 突破信息话瓶颈建设 当前各级政府推进信息化建设，面临资金更节约、政务需求更专业、信息 安全更可控的新要求，这些要求之间彼此制约，成为突出瓶颈。云计算是一种 创新的服务交付和使用模式，以公开的标准和服务为基础，通过网络提供按需 弹性、可靠、安全的服务。云服务是基于信息网络的新型计算模式和服务模式 它实现了业务应用软件与物理基础设施分离，避免了设施重复建设，拓宽了专 镜像：虚拟机运行时所需的操作系统，提供 CentOS 、Windows 、Ubuntu 等常用基础操作系统镜像；支持将虚拟机导出为镜像，通 过自制镜像重建虚拟机；同时支持镜像的导入导出，便于用户自定 义镜像； – 云硬盘：一种基于分布式存储系统为虚拟机提供持久化存储空间的 块设备。具有独立的生命周期，支持随意绑定/解绑至多个虚拟机使 用，基于网络分布式访问，并支持容量扩容、克隆、快照等特性， 为虚拟资源提供高安全、高可靠、高性能及可扩展的磁盘； 安全组：虚拟防火墙，提供出入双方向流量访问控制规则，定义哪 些网络或协议能访问资源，用于限制虚拟资源的网络访问流量，支 持 TCP 、UDP 、ICMP 及多种应用协议，为云平台提供必要的安全 保障； – 弹性网卡：一种可随时附加到虚拟机的弹性网络接口，支持绑定和 解绑，可在多个虚拟机间灵活迁移，为虚拟机提供高可用集群搭建 能力，同时可实现精细化网络管理及廉价故障转移方案； – NAT 网关：企业级 VPC 网关，为云平台资源提供

提升模型执行速度，泛化能力，或改善利益相关方所关心的其他特性的方法。 [来源：GB/T 41867—2022，3.2.19] 3.2 强化学习 reinforcement learning；RL 一种通过与环节交互，学习最佳行动序列，使回报最大化的机器学习方法。 [来源：GB/T 41867—2022，3.2.25] 3.3 大模型 large-scale model 大规模深度学习模型 large-scale 系统的可解释性和透明度，使开 发者能够更好地了解AI系统的内部工作原理和决策过程。这样可以帮助开发者更好地理解系统 的行为，并发现潜在的安全风险。 6.4.3 插件库管理 在大语言模型中，插件是一种扩展功能，可以提供更加个性化和高效的语言处理体验。插件可以增 强大语言模型的能力，使其能够访问新的、私人的或具体的，不包含在训练数据中的信息，还可以使大 语言模型代为执行安全、受限的操作，从而提高整个系统的实用性。 应支持政务大模型服务运行状态的监控能力； d) 宜支持业务激增时保证大模型稳定服务的按需扩缩容能力。 10 政务大模型场景服务能力 10.1 多角色适应性（服务对象） a) 宜具备为多种角色提供服务的综合能力，至少能够满足其中一种角色，如市民、企业、政府委 办局人员、客服人员、巡查员等角色的需求，确保为各角色提供准确、高效的服务，以保证政 务大模型在多元化用户场景下发挥最大价值。 10.2 政务场景应用能力 10.2.1

要按照国家制定的相 关标准规范进行建设，实现社会治理业务系统和技术支撑系统的有 机结合。  先易后难、循序渐进 大数据云平台工程的建设从建设规模、建设思路、建设内容和 建设所用的技术都是一种全新尝试和摸索，是对建设单位能力的考 验。在大数据云平台工程建设过程中要将遇到的问题和困难进行排 序，优先解决简单问题，稳扎稳打，分阶段出成果，逐步见效、逐 步优化。  利用现有、整合资源 汇总层/指标层/…）开展持续的质量评估  结合数据质量检核问题反馈，不断完善检核规则。 3、元数据与数据标准：  元数据为数据标准提供映射源，明确标准在系统中的映射关 系。  数据标准定义作为一种元数据统一存储到元数据系统中。  数据标准向元数据提供业务元数据的标准定义，为元数据中 的业务元数据提供规范性指导 4、元数据和数据质量：  元数据为数据质量提供检核对象，提供包括表、字段、代码 等元数据对象及其属性定义；相同检核对象的不同规则可方便后期 问题分析。  对于检核反馈的质量问题，结合元数据系统的血缘分析定位 问题，并结合影响分析功能评估影响。  数据质量检核指标数据作为一种元数据纳入元数据统一存储 中。 5、数据标准和数据质量：  数据标准系统为数据质量系统提供检核规则或提供检核规则 85 大数据云平台实施方案 的依据，指导数据质量进行有效的质量监测和检查。

到数据主权部门的许可之后由平台承建方实施数据集接入。 还有一种情况是数据初始化，也就是平台建设部门和数据 主权部门前期已经约定一批数据集是可以放入数据开放平台， 例如已经在互联网上公开的数据，由承建方实施接入平台，不 用走申请流程。 126 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 二、平台运营期 平台进入运营期后，会有两种情况一种是如建设初期平台 建设部门还是会发出数据集接入申请，得到数据主权部门的许 建设部门还是会发出数据集接入申请，得到数据主权部门的许 可；另一种情况是数据主权部门申请将自己数据接入平台，申 请要得到我们平台建设部门的许可方可接入。 不论申请是从数据主权部门还是从平台建设部门，在数据 流转中都要定义清楚数据集的基本信息：名称、描述、主权部 门、申请部门、数据项、更新周期、数据集存在形式，数据格 式，数据集区间等。 1.1.1.1.36、数据集目录完善 数据集目录完善是指数据集已经过相关单位授权，由具体 模型验证，通 132 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 过样本数据来训练分类模型，通过测试数据来验证模型的误差 率，根据模型的准确度和误差率来确定其中一种分类技术应用 到实际挖掘处理中。 基于朴素贝叶斯分类技术的实现方案如下：首先确定评价 指标分类类别，选取样本数据，计算样本数据的出现概率，确 定各类别的特征词集合。从测试数据中提取特征词，根据这些