Critères de désignation des modèles d'IA à usage général présentant un risque systémique visés à l'article 51

a) 

le nombre de paramètres du modèle;

b) 

la qualité ou la taille du jeu de données, par exemple mesurée en tokens;

c) 

la quantité de calcul utilisée pour l'entraînement du modèle, mesurée en nombre d'opérations en virgule flottante ou indiquée par une combinaison d'autres variables telles que le coût estimé de l'entraînement, le temps estimé nécessaire à l'entraînement ou la consommation d'énergie estimée pour l'entraînement;

d) 

les modalités d'entrée et de sortie du modèle, telles que la conversion de texte en texte (grands modèles de langage), la conversion de texte en image, la multimodalité et les seuils de l'état de l'art pour déterminer les capacités à fort impact pour chaque modalité, ainsi que le type spécifique d'entrées et de sorties (p. ex.: séquences biologiques);

e) 

les critères de référence et les évaluations des capacités du modèle, y compris en tenant compte du nombre de tâches ne nécessitant pas d'entraînement supplémentaire, sa capacité d'adaptation à apprendre de nouvelles tâches distinctes, son niveau d'autonomie et d'extensibilité, ainsi que les outils auxquels il a accès;

f) 

si le modèle a un impact important sur le marché intérieur en raison de sa portée, qui est présumée lorsqu'il a été mis à la disposition d'au moins 10 000 utilisateurs professionnels enregistrés établis dans l'Union;

g) 

le nombre d'utilisateurs finaux inscrits.

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.