大模型备案的三大审查领域分别是语料安全、模型安全和安全措施。关于大模型备案的整体流程、文件材料和注意事项，我已经在之前的文章大模型备案注意事项有提及，就不再赘述。今天，我重点介绍下大模型备案语料要求，包含来源、存储、使用等多个环节。

大模型备案语料来源要求

• 合法合规：收集语料必须走正规途径，绝对不能侵犯他人知识产权、隐私权等合法权益。不能干非法爬取、窃取数据这种事，比如没得到授权就从其他平台大量抓取文本数据，这是违法的。

• 真实可靠：尽可能选择权威、靠谱的数据源，像学术数据库、政府发布的资料、知名新闻媒体信息等。收集到语料后，要评估质量并清理，把明显错误、重复、质量差的数据去掉，保证模型训练出来准确又稳定。

• 丰富多元：为了让模型能适应各种情况，有更强的泛化能力，语料得涵盖不同领域、主题、语言风格和文化背景。不过要注意不同类型语料的占比和平衡，别让某一类数据太多，占了主导。

• 内容审核：收集的时候，要实时检查语料内容，不能有违反法律法规、违背社会公德和公序良俗的内容，像煽动性、歧视性、色情暴力这类有害信息，绝对不能出现。

大模型备案语料存储要求

• 环境安全：要用安全可靠的存储设备和系统，比如有冗余备份、容错机制的服务器集群，防止因为硬件坏了、遭遇自然灾害等原因丢失数据。同时，要设置访问权限，只有得到授权的人才能访问和操作语料数据。

• 加密处理：不管是存储时还是传输过程中，都要对语料进行加密，保证数据的保密性和完整性。用先进的加密算法，像 AES、RSA 这些，就算数据被偷了，也很难被破解。

• 备份恢复：定期备份数据，把备份数据存到不同地方，防止一处出问题全完蛋。还要定期测试数据恢复，确保需要的时候能快速、完整地把数据恢复回来。

• 监控审计：给存储系统装监控，实时盯着数据的访问、修改、删除等操作，一有异常马上预警并处理。还要详细记录操作日志，方便日后审计和追查。

  
  

大模型备案语料使用要求

• 数据脱敏：在把语料用于模型训练前，得把里面可能包含的个人敏感信息、商业机密等进行脱敏，比如把身份证号、银行卡号、姓名这些信息模糊处理或者替换掉。

• 使用留痕：建立语料使用记录，详细记下语料的来源、使用目的、时间、使用人员等信息，这样出问题时能快速找到原因和解决办法。

• 安全评估：在模型训练和部署过程中，要评估模型安全性，看看有没有数据泄露、模型被攻击的风险。可以用对抗攻击、模型水印这些技术，让模型更安全、更稳定。

• 信守承诺：严格按照备案时说的使用范围和方式来用语料，不能私自把语料用到其他没被允许的地方，也不能把语料泄露给第三方。