Kritéria pro určování obecných modelů AI se systémovým rizikem podle článku 51
Čeština
Aby určila, zda má obecný model AI schopnosti nebo dopad rovnocenný těm, které jsou stanoveny v čl. 51 odst. 1 písm. a), zohlední Komise tato kritéria:
a) |
počet parametrů modelu; |
b) |
kvalita nebo velikost datového souboru, měřená například prostřednictvím tokenů; |
c) |
množství výpočetních operací použitých pro trénování modelu, měřená ve operacích s pohyblivou řádovou čárkou nebo uvedená jako kombinace jiných proměnných, jako jsou odhadované náklady na trénování, odhadovaná doba potřebná pro trénování nebo odhadovaná spotřeba energie pro účely trénování; |
d) |
modality vstupů a výstupů modelu, jako je „z textu na text“ (velké jazykové modely), „z textu na obrázek“, multimodalita a nejmodernější prahové hodnoty pro určení schopností s velkým dopadem pro jednotlivé modality a konkrétní druh vstupů a výstupů (např. biologické sekvence); |
e) |
referenční hodnoty a hodnocení schopností modelu, včetně zohlednění počtu úkolů bez dodatečného trénování, schopnosti učit se novým, odlišným úkolům, míry jeho autonomie a škálovatelnosti a nástrojů, k nimž má přístup; |
f) |
zda má z důvodu svého dosahu velký dopad na vnitřní trh, což se předpokládá, pokud je zpřístupněn alespoň 10 000 registrovaných podnikatelských uživatelů usazených v Unii; |
g) |
počet registrovaných koncových uživatelů. |
Deutsch
Um festzustellen, ob ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck über Fähigkeiten oder eine Wirkung verfügt, die den in Artikel 51 Absatz 1 Buchstabe a genannten gleichwertig sind, berücksichtigt die Kommission folgende Kriterien:
a) |
die Anzahl der Parameter des Modells; |
b) |
die Qualität oder Größe des Datensatzes, zum Beispiel durch Tokens gemessen; |
c) |
die Menge der für das Trainieren des Modells verwendeten Berechnungen, gemessen in Gleitkommaoperationen oder anhand einer Kombination anderer Variablen, wie geschätzte Trainingskosten, geschätzter Zeitaufwand für das Trainieren oder geschätzter Energieverbrauch für das Trainieren; |
d) |
die Ein- und Ausgabemodalitäten des Modells, wie Text-Text (Große Sprachmodelle), Text-Bild, Multimodalität, Schwellenwerte auf dem Stand der Technik für die Bestimmung der Fähigkeiten mit hoher Wirkkraft für jede Modalität und die spezifische Art der Ein- und Ausgaben (zum Beispiel biologische Sequenzen); |
e) |
die Benchmarks und Beurteilungen der Fähigkeiten des Modells, einschließlich unter Berücksichtigung der Zahl der Aufgaben ohne zusätzliches Training, der Anpassungsfähigkeit zum Erlernen neuer, unterschiedlicher Aufgaben, des Grades an Autonomie und Skalierbarkeit sowie der Instrumente, zu denen es Zugang hat; |
f) |
ob es aufgrund seiner Reichweite große Auswirkungen auf den Binnenmarkt hat — davon wird ausgegangen, wenn es mindestens 10 000 in der Union niedergelassenen registrierten gewerblichen Nutzern zur Verfügung gestellt wurde; |
g) |
die Zahl der registrierten Endnutzer. |