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.

Polski

Sekcja 1

Informacje przekazywane przez wszystkich dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia

Dokumentacja techniczna, o której mowa w art. 53 ust. 1 lit. a), zawiera co najmniej następujące informacje stosownie do rozmiaru danego systemu AI oraz jego profilu ryzyka:

Ogólny opis modelu AI ogólnego przeznaczenia, w tym:

a)	zadania, które dany model ma wykonywać, oraz rodzaj i charakter systemów AI, z którymi może zostać zintegrowany;
b)	mające zastosowanie dopuszczalne zasady wykorzystania;
c)	data wydania i metody dystrybucji;
d)	architektura i liczba parametrów;
e)	forma (np. tekst, obraz) oraz format danych wejściowych i wyjściowych;
f)	licencja.

Szczegółowy opis elementów modelu, o których mowa w pkt 1, oraz stosowne informacje na temat procesu rozwoju, z uwzględnieniem następujących elementów:

a)	środki techniczne (np. instrukcja obsługi, infrastruktura, narzędzia) wymagane do integracji danego modelu AI ogólnego przeznaczenia z systemami AI;
b)	specyfikacje projektu danego modelu i proces treningowy, w tym metody i techniki treningowe, kluczowe wybory projektowe wraz z uzasadnieniem i przyjętymi założeniami; wskazanie, pod kątem czego model ma być optymalizowany, i znaczenie poszczególnych parametrów, w stosownych przypadkach;
c)	informacje na temat danych wykorzystywanych do trenowania, testowania i walidacji, w stosownych przypadkach, w tym rodzaju i pochodzenia danych oraz metody porządkowania (np. czyszczenie, filtrowanie, itp.), liczby punktów danych, ich zakresu i głównych właściwości; w jaki sposób dane zostały uzyskane i wyselekcjonowane, a także wszystkie inne środki służące wykryciu nieodpowiednich źródeł danych i metod wykrywania możliwej do zidentyfikowania stronniczości, w stosownych przypadkach;
d)	zasoby obliczeniowe wykorzystywane do trenowania danego modelu (np. liczba operacji zmiennoprzecinkowych), czas trenowania oraz inne istotne informacje dotyczące trenowania;
e)	znane lub szacowane zużycie energii dla danego modelu.

W odniesieniu do lit. e), w przypadku gdy nie jest znane zużycie energii dla danego modelu, zużycie energii może opierać się na informacjach dotyczących wykorzystanych zasobów obliczeniowych.

Sekcja 2

Dodatkowe informacje przekazywane przez dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym

1. Szczegółowy opis strategii ewaluacji, w tym jej wyników, na podstawie dostępnych publicznych protokołów i narzędzi ewaluacji lub na podstawie innych metod ewaluacji. Strategie ewaluacji obejmują kryteria ewaluacji, wskaźniki i metodykę identyfikacji ograniczeń.

2. W stosownych przypadkach szczegółowy opis środków wprowadzonych w celu przeprowadzenia wewnętrznych lub zewnętrznych testów kontradyktoryjnych (np. red teaming), dostosowań modelu, w tym dopasowania i dostrojenia.

3. W stosownych przypadkach, szczegółowy opis architektury systemu wyjaśniający, w jaki sposób elementy oprogramowania współgrają ze sobą lub wzajemnie się uzupełniają oraz włączają się w ogólne przetwarzanie.

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

Version history