截至2024年7月，辽宁大模型备案需要依据国家相关规定准备材料,具体核心材料如下：
备案申请表
需填写大模型的基本信息，包括名称、版本、研发单位、应用领域等内容，确保所填信息准确无误,与实际情况相符。
微信号：15321396264
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模型技术文档
- 算法架构：详细描述大模型所采用的算法结构，如神经网络架构（如Transformer架构等），说明其设计原理、层次结构、神经元连接方式等,让审核人员了解模型的技术基础。
- 训练数据：提供用于训练大模型的数据来源、数据规模、数据清洗和预处理方法等信息，数据来源应合法合规，数据规模要能支撑模型的有效训练，数据清洗和预处理过程需科学合理,以保证数据质量。
- 训练过程：阐述模型训练的具体步骤、训练环境（如硬件设备、软件平台）、训练参数设置（如学习率、批次大小等）以及训练过程中的优化策略等。
安全评估报告
- 数据安全：评估模型在数据收集、存储、使用和共享过程中的安全性，包括数据加密、访问控制、数据备份与恢复等措施，确保数据不被泄露、篡改或滥用。
- 算法安全：分析模型算法可能存在的安全风险，如对抗攻击、模型漏洞等,并提出相应的防范措施。
- 应用安全：考虑模型在实际应用场景中的安全性，如防止恶意使用模型进行诈骗、传播虚假信息等，制定相应的安全策略和应急预案。
应用情况说明
- 应用场景：详细描述大模型的具体应用领域和场景，如智能客服、医疗诊断、金融风险评估等,说明模型在这些场景中的作用和优势。
- 用户规模：提供使用该大模型的用户数量、用户类型（如企业用户、个人用户）等信息,反映模型的市场接受度和影响力。
- 应用效果：通过具体的数据和案例，展示大模型在实际应用中取得的效果，如提高工作效率、降低成本、提升服务质量等。
知识产权证明
提供与大模型相关的知识产权证明文件，如专利证书、软件著作权登记证书等,以证明研发单位对模型拥有合法的知识产权。
其他补充材料
根据实际情况，可能还需要提供其他相关材料，如研发团队介绍、技术创新点说明、与其他机构的合作协议等，以更全面地展示大模型的研发实力和应用价值。
