《生成式人工智能（大语言模型）上线备案表》是大模型上线备案的核心基础档案，核心围绕主体合规、技术真实、服务安全、评估达标四大原则设计。以下是表格核心模块、填写要点与合规要求。
一、备案表核心模块（6 大必填项）
1. 基础信息
- 单位全称：与营业执照、域名持有者、公章完全一致（不一致直接驳回）。
- 统一社会信用代码：精准填写，不得有误。
- 模型名称 / 版本：正式对外名称（如 "XX 通用大模型 V2.0"），后续公示、奖励以此为准。
- 服务形式：网页端、APP、小程序、API、私有化部署（可多选）。
- 服务范围 ：禁止模糊（如 "提供 AI 服务"）；示例：面向企业提供文本生成、智能客服、文案创作 服务，支持网页端 + API 调用。
- 联系人 / 负责人：技术 / 法务负责人，电话保持畅通。
2. 模型研制信息（技术核心栏）
- 模型类型：通用大模型 / 垂直领域大模型（医疗 / 金融 / 教育 / 工业等）。
- 参数规模：如实填写（如 7B、13B、70B、1.8T 等）。
- 模型架构 / 训练框架：Transformer、LLaMA、Qwen、自研架构等。
- 训练算力环境：芯片型号（A100/H100 等）、集群规模、总算力值（TFLOPS）。
- 训练语料： 来源：开源（附协议 / 链接）、商业（附授权）、自采（附合规说明）。 规模：文本语料量级、图像 / 音频数量、境外语料占比（≤30%）。 合规：无违法 / 侵权内容，个人信息脱敏。
- 标注机制：标注流程、质控规则、人员资质、标注工具。
- 是否基于已备案模型：是 / 否，附原备案号。
3. 服务与安全防范（监管重点）
- 推理算力：并发能力、部署方式（自建 / 第三方云）。
- 内容安全策略：敏感词拦截、用户举报、人工 + 机器审核流程、关键词库。
- 隐私保护：数据收集范围、存储期限、用户权利（查询 / 删除 / 更正）、加密存储。
- 风险防控：对抗性输入防范、错误信息纠正、未成年人保护、内容过滤机制。
- 安全负责人：姓名、职务、联系方式、应急处置流程。
- 更新机制：模型迭代、安全升级、版本管理。
4. 安全评估信息
- 评估依据：《生成式人工智能服务安全基本要求》、GB/T 45654-2025。
- 评估结论：是否符合国家安全规范。
- 测试覆盖：违法、暴力、色情、歧视、虚假信息、隐私泄露、误导性内容等场景。
- 评估机构 / 自评估：第三方机构或企业自评估，附报告。
5. 承诺与声明
- 材料真实有效、接受监管、承担安全责任、法人签字 + 公章。
6. 附件清单
- 备案表（盖章 + 法人签字）
- 安全评估报告
- 模型服务协议
- 语料标注规则
- 关键词拦截列表
- 评估测试题集
- 营业执照、法人身份证、安全负责人证件
二、填写核心原则与避坑要点
1. 信息一致性
- 单位名称、信用代码、域名主体必须与营业执照、ICP 备案完全一致。
- 模型名称、版本、功能、服务范围前后统一，与实际服务一致。
2. 技术信息真实可追溯
- 算力、参数、语料规模如实填写，不夸大、不隐瞒。
- 语料来源必须有证明：开源附协议、商业附授权、自采附合规说明。
- 境外语料占比严格≤30%。
3. 安全措施可落地、可验证
- 内容安全、隐私保护、风险防控需写清具体机制，而非空话。
- 安全负责人、应急流程明确，确保监管可联系。
4. 附件齐全、格式规范
- 所有附件加盖公章，PDF + 可编辑版（Word/Excel）提交。
- 安全评估报告逐条对应《安全基本要求》，结论明确。