GB/Z 231-2026 人工智能 钢铁大模型数据集技术要求

ICS35240

CCSL.70

中华人民共和国国家标准化指导性技术文件

GB/Z231—2026

人工智能钢铁大模型数据集技术要求

Artificialintelligence—

Technicalrequirementsofdatasetforsteelindustrylargemodel

2026-08-27发布

国家市场监督管理总局发布

国家标准化管理委员会

GB/Z231—2026

目次

前言

…………………………Ⅲ

范围

1………………………1

规范性引用文件

2…………………………1

术语和定义

3………………1

缩略语

4……………………2

数据集架构

5………………2

原始汇聚层技术要求

6……………………3

结构化数据

6.1…………………………3

时序数据

6.2……………4

非结构化数据

6.3………………………4

清洗治理层技术要求

7……………………6

结构化数据

7.1…………………………6

时序数据

7.2……………7

非结构化数据

7.3………………………7

知识融合层技术要求

8……………………10

样本成型层技术要求

9……………………10

数据集安全技术要求

10…………………11

参考文献

……………………13

Ⅰ

GB/Z231—2026

前言

本文件为规范类指导性技术文件

。

本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定

GB/T1.1—2020《1:》

起草

。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别专利的责任

。。

本文件由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口

(SAC/TC28)。

本文件起草单位上海宝信软件股份有限公司宝山钢铁股份有限公司中国钢研科技集团有限公

:、、

司中国电子技术标准化研究院宝钢湛江钢铁有限公司东北大学北京科技大学上海库帕思科技有

、、、、、

限公司宝武共享服务有限公司冶金工业信息标准研究院成都先进金属材料产业技术研究院股份有

、、、

限公司中国钢铁工业协会华为技术有限公司中冶赛迪信息技术重庆有限公司中冶京诚数字科技

、、、()、

北京有限公司湖南华菱湘潭钢铁有限公司中国电子技术标准化研究院华东分院北京兴云数科技

()、、、

术有限公司江苏金恒信息科技股份有限公司浙江大华技术股份有限公司中国电力科学研究院有限

、、、

公司中移物联网有限公司北京大学长沙计算与数字经济研究院敬业钢铁有限公司包头市上承工程

、、、、

技术有限公司

。

本文件主要起草人宋健海程红云吴文彬齐正沈芷月钱卫东张伟张洪陈美王丽娜文静

:、、、、、、、、、、、

贾树晋徐洋孙杰殷绪成郑振华符鑫峰张振宇郑宁邓继飞赵晶晶朱超山栋明贺仁驹石矛

、、、、、、、、、、、、、、

刘同锋朱焱麟李春萌宋兰兰廖哲晗董月文赵贵州杨德武刘竞升庞殊杨龙忠义宋彩群

、、、、、、、、、、、、

严小格叶郁文李福存孔维生李琰孔栋李喆涵刘虎德贺锦峰程振兴

、、、、、、、、、。

Ⅲ

GB/Z231—2026

人工智能钢铁大模型数据集技术要求

1范围

本文件确立了钢铁大模型数据集的架构规定了原始汇聚层清洗治理层知识融合层样本成型层

,、、、

及数据集安全的技术要求

。

本文件适用于钢铁行业生产制造企业产业链上下游企业相关数据服务机构等用于指导钢铁大

、、,

模型数据集的开发建设管理与维护

、、。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件

。

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件

。

31

.

大模型large-scalemodel

大规模深度学习模型

large-scaledeeplearningmodel

基于大量数据训练得到具有复杂计算架构能处理复杂任务且具备一定泛化性的深度学习模型

,,,。

注大模型的参数量由其功能和模态决定一般不低于亿大模型训练使用的数据总量受参数量的影响达到收

:,1。,

敛的大模型的参数量的对数与其训练数据总量的对数成正比

。

来源

[:GB/T45288.1—2025,3.1]

32

.

钢铁大模型steelindustrylargemodel

具有大规模参数通常在十亿以上和复杂计算结构同时适配钢铁领域多种不同任务的预训练

(),

模型

。

33

.

数据集dataset

具有明确主题可标识可被计算机处理的一组数据样本的集合

、、。

来源

[:GB/T36344—2018,2.6]

34

.

数据标注datalabelling

给数据样本指定目标变量和赋值的过程

。

来源

[:GB/T41867—2022,3.2.29]

35

.

数据质量dataquality

在指定条件下使用时数据的特性满足明确的和隐含的要求的程度

,。

来源

[:GB/T36073—2025,3.15]

1