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生成式AI模型训练师能力评价规范

一、引言

为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策文件要求，规范生成式AI模型训练师的能力评价体系，广西产学研科学研究院联合相关单位，依据国家标准化管理委员会《团体标准管理规定》及相关法律法规，制定本规范。本标准的制定充分考虑了生成式AI技术的快速迭代特性，结合我国生成式AI产业发展现状，旨在建立科学、规范的技术人才能力评价体系，为生成式AI产业人才队伍建设提供标准化支撑。

二、范围

本规范规定了生成式AI模型训练师的术语定义、基本要求、专业技术能力、模型优化能力、数据治理能力、伦理合规要求以及评价方法与结果应用等内容，适用于生成式AI相关企业、科研院所、培训机构等组织对模型训练师的能力评价工作。评价范围覆盖文本生成、图像生成、视频生成、音频生成、多模态生成等主流生成式AI技术方向，包括但不限于大语言模型、扩散模型、生成对抗网络等主流技术架构。本规范可作为生成式AI模型训练师招聘录用、岗位晋升、绩效考核、薪酬评定等工作的依据，同时为高等院校、职业培训机构开展人才培养提供参考。在跨境业务场景中应用本规范时，需同时符合业务所在国家或地区的相关法律法规要求。

三、规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用必不可少。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T40685-2024信息技术人工智能算法评估规范GB/T41864-2024信息技术计算机视觉技术参考模型

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GB/T35273-2023信息安全技术个人信息保护合规审计指南GB/T36353-2023人工智能机器学习系统规范

《生成式人工智能服务管理暂行办法》（国家网信办等七部门令第15号）

《互联网信息服务算法推荐管理规定》（国家网信办等四部门令第10号）

《科技伦理审查办法（试行）》（国科发监〔2023〕167号）

《人工智能伦理风险分析指南》（全国信标委人工智能分委会）

四、术语和定义

（一）生成式AI模型训练师

专门从事生成式人工智能模型训练、调优和评估的专业技术人员，需具备深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的专业知识，能够完成从数据准备到模型部署的全流程工作。核心能力要求包括：熟练掌握至少一种主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），具有处理PB级训练数据的经验，主导训练过参数量超过10亿的生成式模型，模型在标准测试集上的性能指标达到行业前30%水平。训练师需确保训练过程符合伦理规范，生成内容合规率需达到99.9%以上。

（二）模型训练全流程

生成式AI模型从数据准备到最终部署的完整过程，包括数据采集与清洗（数据质量合格率≥99%）、数据标注（标注一致率≥95%）、模型架构设计（支持分布式训练）、训练策略制定（收敛效率提升30%以上）、超参数调优（调优效果提升15%以上）、模型评估（通过5项以上标准测试）、模型压缩（压缩率50%以上且精度损失2%）等关键环节。训练师需完整掌握全流程各环节技术要点，确保每个环节达标率不低于90%。

（三）生成内容安全评估

对生成式AI模型输出内容的安全性、合规性进行的系统性评估，包括内容真实性（幻觉率5%）、合规性（违规内容检出率99.5%）、偏见程度（群体公平性95%）、价值观一致性（符合社会主义核心

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价值观）等维度。要求训练师建立三级评估机制，包括自动化检测（覆盖率100%）、人工抽检（抽检率≥5%）、专家评审（关键场景100%评审），确保生成内容100%符合监管要求。

五、基本要求

生成式AI模型训练师作为核心技术岗位人员，应当满足严格的基础资质要求。在学历教育方面，原则上需具备计算机科学与技术、人工智能、应用数学、统计学等相关专业的全日制硕士研究生及以上学历，且本科阶段需为相同或相近专业背景。对于特别优秀的候选人，可适当放宽至本科学历，但必须同时满足以下条件：具有5年以上生成式AI模型开发经验，主导完成过3个以上参数量超过10亿的模型训练项目，并在核心期刊发表过至少2篇相关学术论文，或拥有3项以上相关发明专利。所有申请者必须完成不少于200学时的专业培训课程，其中生成式AI核心技术课程不低于120学时，伦理与安全课程不低于40学时，项目管理课程不低于40学时，且需通过最终考核取得合格证书。在专业资质方面，应当至少持有两项权威认证，包括国家认可的人工智能工程师（高级）资格证书、深度学