Documentación técnica a que se refiere el artículo 53, apartado 1, letra a) — documentación técnica para proveedores de modelos de IA de uso general

Español

Sección 1

Información que deben presentar los proveedores de modelos de IA de uso general

La documentación técnica a que se refiere el artículo 53, apartado 1, letra a), incluirá como mínimo la siguiente información en función del tamaño y perfil de riesgo del modelo:

Una descripción general del modelo de IA de uso general que incluya:

a)	las tareas que el modelo vaya a realizar y el tipo y la naturaleza de los sistemas de IA en los que puede integrarse;
b)	las políticas de usos aceptables aplicables;
c)	la fecha de lanzamiento y los métodos de distribución;
d)	la arquitectura y el número de parámetros;
e)	la modalidad (por ejemplo, texto, imagen) y el formato de las entradas y salidas;
f)	la licencia.

Una descripción detallada de los elementos del modelo a que se refiere el punto 1 e información pertinente sobre el proceso de desarrollo que incluya los siguientes elementos:

a)	los medios técnicos (por ejemplo, instrucciones de uso, infraestructura, herramientas) necesarios para integrar el modelo de IA de uso general en los sistemas de IA;
b)	las especificaciones de diseño del modelo y el proceso de entrenamiento, incluidos los métodos y las técnicas de entrenamiento, las decisiones clave de diseño, incluidas la justificación lógica y los supuestos de los que se ha partido; aquello que el modelo está diseñado para optimizar y la pertinencia de los diversos parámetros, según proceda;
c)	información sobre los datos utilizados para el entrenamiento, las pruebas y la validación, cuando proceda, incluidos el tipo y la procedencia de los datos y los métodos de gestión (por ejemplo, limpieza, filtrado, etc.), el número de puntos de datos, su alcance y sus principales características; cómo se obtuvieron y seleccionaron los datos, así como cualquier otra medida que permita detectar que las fuentes de datos no son idóneas y los métodos para detectar sesgos identificables, cuando proceda;
d)	los recursos computacionales utilizados para entrenar el modelo (por ejemplo, número de operaciones de coma flotante, el tiempo de entrenamiento y otros detalles pertinentes relacionados con el mismo;
e)	el consumo de energía conocido o estimado del modelo.

A propósito de la letra e), cuando se desconozca el consumo de energía del modelo, podrá hacerse una estimación del consumo de energía a partir de la información relativa a los recursos computacionales utilizados.

Sección 2

Información adicional que deben presentar los proveedores de modelos de IA de uso general con riesgo sistémico

1. Una descripción detallada de las estrategias de evaluación, con los resultados de la misma, sobre la base de los protocolos y herramientas de evaluación públicos disponibles o de otros métodos de evaluación. Las estrategias de evaluación incluirán los criterios de evaluación, los parámetros y el método de detección de limitaciones.

2. Cuando proceda, una descripción detallada de las medidas adoptadas para realizar pruebas adversarias internas o externas (por ejemplo, utilización de «equipos rojos») y adaptaciones de los modelos, incluida su alineación y puesta a punto.

3. Cuando proceda, una descripción detallada de la arquitectura del sistema, con una explicación de la manera en que se incorporan o enriquecen mutuamente los componentes del software y de la manera en que se integran en el procesamiento general.

Čeština

Oddíl 1

Informace, které poskytují všichni poskytovatelé obecných modelů AI

Technická dokumentace podle čl. 53 odst. 1 písm. a) obsahuje v závislosti na velikosti a rizikovém profilu daného modelu alespoň tyto informace:

Obecný popis obecného modelu AI zahrnující:

a)	úkoly, které má model plnit, a druh a povahu systémů AI, do nichž může být začleněn;
b)	použitelná pravidla přijatelného způsobu užívání;
c)	datum zpřístupnění a způsoby distribuce;
d)	architekturu a počet parametrů;
e)	modalitu (např. text, obrázek) a formát vstupů a výstupů;
f)	licenci.

Podrobný popis prvků modelu podle bodu 1 a relevantní informace o procesu vývoje, včetně těchto prvků:

a)	technické prostředky (např. návod k použití, infrastruktura, nástroje) nezbytné pro začlenění obecného modelu AI do systémů AI;
b)	specifikace návrhu modelu a postup trénování, včetně metodik a technik trénování, klíčové volby uplatněné v návrhu, včetně odůvodnění a výchozích předpokladů; co má model optimalizovat a případně relevantnost jednotlivých parametrů;
c)	informace o datech použitých pro trénování, testování a případně validaci, včetně druhu a původu dat a metodik kurátorství dat (např. čištění, filtrování atd.), počtu datových bodů, jejich rozsahu a hlavních charakteristik; jak byla data získána a vybrána, jakož i veškerá další opatření ke zjištění nevhodnosti zdrojů dat a metod pro odhalování identifikovatelných zkreslení, je-li to relevantní;
d)	výpočetní zdroje použité k trénování modelu (např. počet operací s pohyblivou řádovou čárkou), doba trénování a další relevantní podrobnosti týkající se trénování;
e)	známá nebo odhadovaná spotřeba energie u daného modelu.

Pokud jde o písmeno e), pokud není spotřeba energie u daného modelu známa, mohou být údaje o ní založeny na informacích o použitých výpočetních zdrojích.

Oddíl 2

Dodatečné informace, jež poskytují poskytovatelé obecných modelů AI se systémovým rizikem

1. Podrobný popis hodnotících strategií, včetně výsledků hodnocení, na základě dostupných veřejných hodnotících protokolů a nástrojů či jiných metodik hodnocení. Hodnotící strategie zahrnují hodnotící kritéria, metriky a metodiku pro identifikaci omezení.

2. Případně podrobný popis opatření zavedených za účelem provedení interního nebo externího kontradiktorního testování (např. červené týmy), úprav modelů, včetně sladění a doladění.

3. Případně podrobný popis architektury systému vysvětlující, jak na sebe komponenty softwaru vzájemně navazují nebo jak se navzájem doplňují a jak jsou integrovány do celkového zpracování.

Documentación técnica a que se refiere el artículo 53, apartado 1, letra a) — documentación técnica para proveedores de modelos de IA de uso general

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