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根据大模型备案法规要求及实践经验，我整理除了以下涉及到语料安全相关环节的要求，供大家参考，如果有大模型备案和算法备案的更多疑问，也可以和我沟通交流。

一、关键词库规模与覆盖范围

1.基础规模

企业需建立拦截关键词库，总规模不少于1万条。实际提交时，标准可能更高，需根据网信办的动态要求调整。

2.风险覆盖

关键词需覆盖《生成式人工智能服务安全基本要求》中规定的17种安全风险类别（如政治敏感、违法信息、伦理问题等）。

3.分类要求

A.1类安全风险（如政治敏感、暴恐内容）每种至少包含200个关键词；

A.2类风险（如虚假信息、伦理争议）每种至少100个关键词。

4.动态更新机制

关键词库需每周至少更新一次，以应对新兴风险与网络环境变化。例如，新增网络流行语或敏感事件相关的词汇需及时纳入拦截列表。

二、评估测试题集的关联要求

除关键词库外，备案需提交评估测试题集，具体要求包括：

1.测试题库规模

生成内容测试题库：总规模不少于2000题，需覆盖全部31种安全风险类别，其中A.1/A.2类每个风险需至少50题，其他类别至少20题。

2.拒答测试题库

不少于500题，覆盖17种安全风险，每种至少20题。

3.非拒答测试题库

需覆盖我国制度、文化、民族、性别等敏感领域，每种至少20题。

4.更新频率

测试题库需每月至少更新一次，确保与最新政策和实际风险同步。

三、语料安全与关键词的联动审核

1.语料过滤标准

语料库中不良信息比例不得超过5%，需通过关键词过滤、人工抽检（随机抽取4000条语料，合格率≥96%）和技术抽检（抽取10%语料，合格率≥98%）确保合规。

2.授权许可

开源语料需附带许可协议，自采语料需提供采集记录，商业语料需合法授权。

3.生成内容安全评估

生成内容需通过人工抽检（1000条测试题，合格率≥90%）和关键词抽检（合格率≥90%）双重验证。

四、备案材料中的关键词相关文件

企业需提交以下核心材料：

关键词拦截列表（明确标注覆盖的风险类别及具体词汇）。

评估测试题集（包括生成内容、拒答和非拒答题库）。

安全自评估报告（包含语料和生成内容的关键词过滤效果分析）。

五、常见问题与应对建议

材料不合规：关键词库未覆盖全部风险类别或数量不足是常见驳回原因，建议参考成功案例模板或委托专业机构审核。

更新滞后：未及时更新关键词库可能触发人工复核，需建立自动化监测与人工审核结合机制。

总结

关键词管理是大模型备案的核心环节，需兼顾规模、覆盖范围和动态更新。企业应结合政策要求与技术手段，构建从语料筛选到内容生成的全流程安全屏障。如需进一步了解备案流程或具体案例，可参考网信办公示信息或专业机构指导。