生成式人工智能（大语言模型）备案“技术文档”的版本控制要求？

备案技术文档，真不是“交完就完事”的一次性作业

最近不少客户问：我们大模型备案提交的技术文档，改了个参数、调了次训练数据，要不要重新走流程？答案很明确——版本控制不是可选项，而是监管的硬性门槛。国家网信办《生成式人工智能服务管理暂行办法》里白纸黑字写着：备案材料需“持续更新、真实准确”。说白了，你的技术文档不是静态快照，而是动态生长的“技术户口本”。

版本号不是摆设，是责任刻度

很多团队习惯用“V1.0初稿”“V1.2终版”这种模糊命名，但监管审核看的是可追溯性。九蚂蚁在帮客户梳理文档时，强制要求采用“年月日+迭代特征”双轨命名（比如TechDoc_20240615_prompt_optimization_v2）。为什么？因为当模型上线后触发内容安全回溯，监管方要快速定位“当时备案的是哪个技术状态”——版本号就是最短路径。

每次更新，都得有“技术变更说明书”

光改文档不够，还得附一份轻量但关键的说明页：这次改了什么？为什么改？（比如“因用户反馈长文本生成逻辑偏移，优化了注意力层截断阈值”）；影响范围在哪？（是否涉及训练数据清洗规则或输出过滤策略）；验证结论是什么？（附上A/B测试对比数据截图）。九蚂蚁客户中，83%的加急补正，都卡在这份“一页纸说明”没写清楚。

历史版本不是存档，是合规护城河

别把旧版本删掉！监管系统虽不强制上传历史包，但现场检查时若无法提供V1.0到V2.3的完整演进链，会被认定为“技术管理失序”。我们建议客户用私有Git仓库打标签归档，每次git tag -a v20240615 -m "修复角色扮演类prompt越界问题"——既满足审计穿透性，又避免人为误操作。

技术文档的版本意识，本质是把“模型在变、责任不变”的承诺，落到每一行代码、每一次迭代的实处。在九蚂蚁，我们不做“交差式备案”，只陪客户把技术成长的每一步，都踩在合规的节奏上。