蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
本报告由“中国信通院”发布：2023 政务大模型建设路径及评价体系研究报告引言近年来，随着数字经济的快速发展，政务大数据已成为政府部门关注的焦点。为了更好地推进政务数字化进程，提高政府治理能力和服务水平，中国信通院在 2023 年发布了《2023 政务大模型建设路径及评价体系研究报告》。该报告对政务大模型的建设路径进行了全面梳理，并提出了相应的评价体系，旨在为政府部门提供有益参考。一、政务大模型建设路径1. 数据资源整合政务大模型的建设离不开数据资源的有效整合。报告指出，政府部门需要对内外部数据进行深入挖掘和整合，包括政府公共数据、企业数据、社会数据等。此外，还需要加强数据安全和隐私保护，确保政务数据的安全和准确性。2. 模型构建和训练在数据资源整合的基础上，政府部门需要构建政务大模型。报告提到，可以通过机器学习、深度学习等人工智能技术，对整合后的数据进行模型构建和训练。同时，要注重模型的可解释性和可扩展性，以满足不断变化的政策需求。3. 模型部署和优化政务大模型构建完成后，需要部署到实际应用场景中，以提供政府服务的便捷性。报告指出，政府部门需要构建高效的技术架构和部署机制，确保模型的稳定运行。同时，还需要根据实际需求，对模型进行优化和升级，以满足政府部门不断变化的政策需求。二、政务大模型评价体系1. 数据质量数据质量是政务大模型建设的基础。报告提出，应建立科学的数据质量评估体系，涵盖数据准确性、完整性、及时性等方面。政府部门可以通过数据质量评估，对政务大模型的训练和优化过程进行监督和评估，确保模型具有较高的数据质量。2. 模型性能模型性能是衡量政务大模型建设效果的重要指标。报告强调，应通过定量和定性指标对模型性能进行评估，包括准确率、召回率、F1 值等。政府部门可以根据这些指标，对政务大模型的训练和优化过程进行监督和评估，确保模型具有较好的性能。3. 模型可扩展性政务大模型的建设需要注重模型的可扩展性。报告指出，应构建灵活的技术架构和模型结构，以满足政府不断变化的政策需求。政府部门可以通过对技术架构和模型的优化，提高政务大模型的可扩展性。结论本报告对 2023 政务大模型建设路径及评价体系研究报告进行了全面梳理。报告指出，政府部门需要对内外部数据进行有效整合，构建政务大模型，并注重模型的数据质量、模型性能和可扩展性。通过建立科学的数据质量评估体系和对模型性能进行评估，政府部门可以更好地推进政务数字化进程，提高政府治理能力和服务水平。声明本报告内容由“中国信通院”提供，为方便阅读，报告中的人名、地名和机构名等进行了修改。此外，报告中的相关数据和百分比等敏感信息已进行删除。如有需要，请与报告发布者联系以获取更多详细信息。
以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版。
【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。
