Kryteria identyfikowania modeli AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, o których mowa w art. 51
Polski
Do celów stwierdzenia, czy model AI ogólnego przeznaczenia ma zdolności lub oddziaływanie równoważne z tymi, które określono w art. 51 ust. 1 lit. a) i b), Komisja uwzględnia następujące kryteria:
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. |
Italiano
Al fine di determinare se un modello di IA per finalità generali ha capacità o un impatto equivalente a quelli di cui all'articolo 51, paragrafo 1, lettera a), la Commissione tiene conto dei criteri seguenti:
a) |
il numero di parametri del modello; |
b) |
la qualità o la dimensione del set di dati, ad esempio misurata mediante token; |
c) |
la quantità di calcolo utilizzata per addestrare il modello misurata in operazioni in virgola mobile o indicata da una combinazione di altre variabili quali il costo stimato dell'addestramento, il tempo stimato necessario per l'addestramento o il consumo energetico stimato per l'addestramento; |
d) |
le modalità di input e output del modello, come da testo a testo (modelli linguistici di grandi dimensioni), da testo a immagine, multimodalità e soglie di punta per determinare le capacità ad alto impatto per ciascuna modalità, nonché il tipo specifico di input e output (ad esempio sequenze biologiche); |
e) |
i parametri di riferimento e le valutazioni delle capacità del modello, anche tenendo conto del numero di compiti che non richiedono un addestramento aggiuntivo, la capacità di apprendere nuovi compiti distinti, il livello di autonomia e scalabilità e gli strumenti a cui ha accesso; |
f) |
se il modello ha un alto impatto sul mercato interno in considerazione della sua portata, che viene presunta quando il modello stesso è stato messo a disposizione di almeno 10 000 utenti commerciali registrati stabiliti nell'Unione; |
g) |
il numero di utenti finali registrati. |