AIIA PG 0161-2024 面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法 第11 部分：文旅大模型.docx

AIIA/PG0161-2024

ICS

ICS35.240CCSL67

中国人工智能产业发展联盟

AIIA/PG0161-2024

面向行业的大规模预训练模型技术和应用

评估方法第11部分：文旅大模型

Industryorientedlarge-scalepre-trainedmodeltechnologyand

applicationevaluationmethodsPart11:Culturalandtourismlarge-

scalepre-trainedmodels

2024-09-05发布2024-09-05实施

中国人工智能产业发展联盟发布

I

目次

前? II

引? III

1范围 1

2规范性引??件 1

3术语和定义 1

4缩略语 1

5指标概述 1

6指标要求 2

6.1场景丰富度 2

6.1.1?化场景 3

6.1.2旅游场景 6

6.2能??持度 9

6.2.1任务?持度 9

6.2.2性能优越度 10

6.3应?成熟度 15

6.3.1服务多样性 15

6.3.2服务成熟度 16

II

前言

本文件按照GB/T1.1-2020给出的规则起草。

本文件是《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法》系列标准的第11部分，该标准的结构和名称预计如下：

——第1部分：金融大模型；——第2部分：电信大模型；——第3部分：教育大模型；

——第4部分：汽车大模型；——第5部分：传媒大模型；——第6部分：政务大模型；——第7部分：家居大模型；——第8部分：工业大模型；——第9部分：招聘大模型。——第10部分：企服大模型。——第11部分：文旅大模型。

本文件是“面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法”系列文件第11部分：文旅大模型。

因大规模预训练模型相关技术正在快速发展，本文件仅作为评估参考。本文件由中国规范人工智能产业发展联盟提出并归口。

本标准起草单位：腾讯云计算（北京）有限责任公司，中国信息通信研究院、万达信息股份有限公司、广州凡拓数字创意科技股份有限公司、成都中科大旗软件股份有限公司、华强方特集团、中国联通人工智能创新中心、深圳博物馆、中国科学院上海高等院、广州欧科信息技术股份有限公司、北京飞天云动科技有限公司、北京大学武汉人工智能研究院、浙江大学等。

本标准主要起草人：李建慧、方腾飞、罗朝亮、严敏、胡纯、孙晖、李承晓、梅述家、代威、黄超、徐永太、刘煜宏、王涛、王麒、李德超、赵登梧、伍穗颖、肖翔、冯涛、郝刚、周道华、曾俊、李军伟、徐世友、胡新梁、李玲、韦广林、刘丹镜、李悦、黄琛、崔孝松、海鸥、杨晓飞、贺琳、郑会平、王勇、陈臻、陈泽斌、赵晓志、周世晟、裴敖等。

III

引言

随着《“十四五”数字经济发展规划》、《“十四五”国家信息化规划》等政策的发布，关键技术创新能力、数字技术基础研发能力和创新技术的工程化和产业化成为当下的关注焦点。作为人工智能新基建的技术底座，大规模预训练模型强力助推自然语言处理、智能语音、计算机视觉等人工智能技术取得突破，缓解了人工智能开发过程中“碎片化”问题，加快人工智能落地进程，进而带动国内人工智能基础设施的发展，助力人工智能向实用化、通用化和普惠化发展。近两年来，大规模预训练模型能力持续升级，在金融、电信、能源、交通、

媒体、教育等各行各业探索应用。

媒体、教育等各行各业探索应用。

随着全球化和信息技术的快速发展，文化旅游业已成为世界经济的重要组成部分。然而，传统的文旅模式已经难以满足现代用户日益多样化的需求。为了提升文旅业的竞争力，为用户提供更优质、个性化的体验，文旅大模型应运而生。目前，文旅类大模型产品陆续涌现，探索赋能文化资源构建、文化传播推广、旅游营销、智能导游等各个核心场景。文旅大模型得到快速应用发展的同时，其在风险控制、隐私保护等方面的能力亟待关注，为引导文旅大模型健康持续发展，特联合相关单位开展《面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法第11部分：文旅大模型》的编制工作。

面向行业的大规模预训练模型技术和应用评估方法系列标准由以下11个部分组成。

——第1部分：金融大模型。面向大模型在金融行业的落地阶段，从场景丰富度、能力支持度、应用成熟度三大维度，综合评估金融大模型应用能力。

——第2部分：电信大模型。面向