Kryteria identyfikowania modeli AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, o których mowa w art. 51

a)

liczbę parametrów modelu;

b)

jakość lub rozmiar zbioru danych, na przykład mierzone za pomocą tokenów;

c)

liczbę obliczeń wykorzystanych do trenowania modelu, mierzoną w operacjach zmiennoprzecinkowych lub wskazaną przez połączenie innych zmiennych, takich jak szacunkowy koszt trenowania, szacowany czas potrzebny na trenowanie lub szacowane zużycie energii na potrzeby trenowania;

d)

format danych wejściowych i wyjściowych danego modelu, takie jak tekst–tekst (duże modele językowe), tekst–obraz, multimodalne, a także najnowocześniejsze progi dla określania zdolności dużego oddziaływania dla każdego formatu, jak również szczególne rodzaje danych wejściowych i wyjściowych (np. sekwencje biologiczne);

e)

poziomy odniesienia i oceny zdolności modelu, w tym analiza liczby zadań bez dodatkowego trenowania, zdolności adaptacji do uczenia się nowych, odrębnych zadań, poziom jego autonomii i skalowalności, narzędzia, do których ma dostęp;

f)

czy ze względu na swój zasięg ma duże oddziaływanie na rynek wewnętrzny, co należy zakładać, jeśli został udostępniony co najmniej 10 000 zarejestrowanych użytkowników biznesowych mających siedzibę w Unii;

g)

liczbę zarejestrowanych użytkowników końcowych.

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.