地区已将大模型应用在政府事务管理中，场景覆盖政府内部办公、政 务信息公开、政务服务提供、民生服务优化和国防航天等 5 大领域 13 个细分场景。从应用深度看，部分国家在政务领域的大模型认知率、 利用率达到较高水平，罗兰贝格咨询公司预计，在充分应用的前提下， 预计大模型将推动公共服务行业降低 1.8%的经营成本。从部署推进 看，新加坡、日本、美国等实践较为靠前，已推动地方分散探索向集 成应用转变，在部署方式、数据处理等方面做出统筹安排。 ChatGPT、Bard 等 AI 大模型工具。 6著名管理咨询公司罗兰贝格 （Roland Berger）预计，生成式人工智能大模型落地的第二波就是教 育、通信、公共服务等行业，这些行业虽然信息化投入相对较少，但 生成式人工智能技术带来的价值空间广阔。在充分应用的前提下，预 计大模型将推动公共服务行业降低 1.8%的经营成本。 来源：罗兰贝格 图 1 生成式人工智能的产业影响波次顺序 月，微软先 后和美国、日本政府达成合作，向其提供通过微软 Azure 智能云平台 调用 ChatGPT 的服务。 采用订阅付费模式可以降低政府财政投入，加快新技术赋能政府 12 参考罗兰贝格对大模型部署方式的划分，《生成式人工智能的企业应用之路》，2023 年 10 月。 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 15 治理变革的速度，但同时弊端突出。一是安全风险较高，市场既有大

机器学 习 预测算 法 文本挖 掘算法 TF-IDF, VSM, CRF 条件随机 场 , Text Rant, Topic Model, LDA … KNN, 贝叶斯网络， 神经网 络， SVN 支持向量机 … 欧式距离， 皮尔逊相似度， Jaccard 相似度， LSH 局部敏感哈 希， 余弦相似度… Slop One, 矩阵 分解… 特征提取建模， 特征选择建模， 预测优化模型， EM ， Bagging, AdaBoost … 时间序列， SVR ， 逻辑回归， 产品扩散模型， 分层贝叶斯， 定价模型， 动态模型， CLV 模型， 流失预警模型， RFM 模型… 环保 食药监 民政 电力 人社 交通 工商 建筑 民政 法院 公安 统计 地税 卫生 外部数

和优先级标注，形成带标签数据集。 - 数据分割：将数据集分为训 练集、验证集和测试集，比例通常为 7:2:1。 模型调优策略主要从以下几个方面进行： 1. 超参数优化：通 过网格搜索或贝叶斯优化确定最佳学习率、批量大小、层数等参 数。 2. 正则化方法：引入 L2 正则化、Dropout 等技术防止模型过 拟合。 3. 迁移学习：利用预训练模型（如 BERT、GPT）进行微

。常见的超参 数包括学习率、批量大小、正则化系数、网络层数及节点数 等。可以通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行超 参数调优。例如，学习率的选择可以采用余弦退火策略，逐步 调整学习率以获得更稳定的训练过程。 超参数优化步骤： - 确定超参数搜索范围 - 选择优化算法（如贝叶斯优化） - 评估不同超参数组合的性能 - 选择最佳超参数组合 2. 正则化技术：为防止模型过拟合，可以采用

的数据中提取隐含的、未曾发现的、有价值的知识。挖掘分析 需要根据不同挖掘目标及应用场景，选择合适的挖掘算法和模 型。通过对项目的需求分析，本项目涉及到的挖掘算法包括贝 叶斯分类、支持向量机、人工神经网络等 在对目的地旅游服务评价分析挖掘时，我们使用朴素贝叶 斯分类、支持向量机(SVM)两种分类技术分别进行模型验证，通 132 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 过样本数据来训练分类模型，通过测试数据来验证模型的误差 率，根据模型的准确度和误差率来确定其中一种分类技术应用 到实际挖掘处理中。 基于朴素贝叶斯分类技术的实现方案如下：首先确定评价 指标分类类别，选取样本数据，计算样本数据的出现概率，确 定各类别的特征词集合。从测试数据中提取特征词，根据这些 特征词在各类别特征词集合中出现的概率，确定每条数据的所 属分类。根据测试数据的分类准确率，调整样本数据的特征词 Foundation（ASF）旗下的 一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实 现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序 Mahout 包含许多数据挖掘算法的实现，包括贝叶斯分类、支 持向量机、人工神经网络、逻辑回归、聚类、推荐过滤、频繁 135 郎丰利 行政审批中心大数据云平台建设和运营整体解决方案 V3.0 郎丰利 子项挖掘等。Mahout 可以部署在 Hadoop

H[更新超参数设置]; H --> A; 最后，为实现更高效的超参数调整，推荐结合自动化超参数优 化工具（如 Optuna 或 Ray Tune）来进一步提升超参数优化的效 率和效果。这些工具能够提供贝叶斯优化等方法，通过智能搜索超 参数空间来发现高效配置，从而节省时间和计算资源。 6. 系统架构设计 在政务 AI 法制员大模型的系统架构设计中，旨在构建一个高 效、稳定、安全的智能政务服务平台，以实现政策法规的自动化解