，预训练大语言模型的典型代表包括 OpenAI 的 GPT 和百度的文心 ERNIE ， ChatGPT 是基于 GPT 开发的大模型产 品， 预训练大模型 预训练 大语言模型 预训练大语言模型 GPT 文 心 ERNIE 1.3 人工智能与大模型的关 系 深度学习模型 预训练模型 文心一言 ChatGPT 文心一言是基于文心 ERNIE 开发的大模型产 品 语言大模型 是 指 在 的主要特点是它们在大规模语料库上 进行了训练， 以学习自然语言的各种语法 、语义 和语境规则 。 代表性产品包括 GPT 系列 （ OpenAI ） 、 Bard （ Google ） 、 DeepSeek 、文心一言（百度）等 多模态大模型 是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如 文本 、 图像 、音频等多模态数据 。这类模型结 合 了 NLP 和 CV 的能力， 以实现对多模态信息 这类模型通过在大规模图 像数据上进行训练， 可 以实现各种视觉任务 ， 如图像分类 、 目标检测 、 图像分割 、姿态估计 、人脸识别等 。代表性产品 包括 VIT 系列 （ Google ） 、文心 UFO 、华为盘古 CV 、 INTERN （商汤）等 1.4 大模型的分 类 通用大模型 L0 是指可以在多个领域和任务上通用 的大模型 。 它们利用大算力、使 用 海量的开放数据与具有巨量参

本文件主要起草人：吴佳兴、宋光通、吴宁、宋佳明、栗蔚、徐恩庆、张琳琳、孙宗哲、王昉、田 丰、王婷、王宁、郑诗昊、石子豪、姬海南、陈尧、薛娇、张宜梅、张龙、刘凤月、姜帆、于希光、张 睿智、栾培培、戴鸿轶、王栋梁、张宝玉、李宗倍、秦祎晗、宋建平、徐祯琦、邰成刚、宋汝良、余雷、 熊欢、夏耀东、韩旭、柯鑫、肖世达、孙腾中、刘灵娟、朱一飞、陈伟、傅鹏、邱泳钦、张英博、张亮、 高红、苏志伟、苑辰、谷颖慧、 ，或通过对模型输出的答案进行去重处理，针 对性优化实现； i) 宜支持对抗训练，提升模型抗干扰能力、提升对模糊表述（如口语）的理解能力，防止问答等 场景被误导； j) 宜支持多模态融合优化，统一文本、图像、语音等模态的语义空间。 6.3 模型评测 6.3.1 技术评估 a) 应支持由专业人员对模型进行人工评估，以获取更准确和全面的评估结果； b) 应支持使用自动化工具和算法对模型进行评估，以提高评估效率和一致性；

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动活动，激发公众的参与热情。例如，定期举办 法律知识周 系列 活动，邀请法律专家进行主题演讲，设置互动问答环节，让公众在 轻松愉快的氛围中学习法律知识。 此外，通过社交媒体和移动应用，将法律知识以短视频、图 文、音频等多种形式进行传播，利用现代传播手段，让法律知识更 易于接受和理解。我们将定期推送与社会热点相关的法律知识，以 提高公众的法律意识和自我保护能力。 最后，可以通过评估调查收集公众对法律知识的认知度、需求 功能方面，大模型设计的核心包括以下几个方面： 1. 法律咨询：能够解答用户的法律问题，提供实时的法律咨询服 务，帮助用户理解相关法律法规的条款和适用场景。 2. 法规解析：基于用户输入的法律文本，大模型可以迅速进行条 文解析，提供清晰的法律解释和应用指导。 3. 政策解读：通过分析最新的政策文件和提案，为用户提供政策 的解读及其潜在影响，帮助公众和企业及时了解政策变动。 4. 案件分析：整合历史案件数据，利用大数据分析技术，提供相 和政策，通过解析输入的法律文本或用户查询，从规则库中检索相 关的法律条款和政策意见。这种模型适合于一些简单且规则明确的 法律问题处理，能够提供高效率和高准确度。 其次，基于统计学习的模型。这类模型使用大量的历史法律文 本、判决书和案例进行训练，能够捕捉到法律中的模式和关系。通 过应用自然语言处理（NLP）技术，将法律语言转换为可理解的特 征表示，进而进行分类、聚类或预测。此类模型适用于法律文本的 情感分析、文本分类及相关法条的推荐等任务。

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