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 parametrov modelu;

b) 

kvalita alebo veľkosť dátového súboru, napríklad meraná prostredníctvom tokenov;

c) 

výpočtová sila použitá na trénovanie modelu, meraná v operáciách s pohyblivou rádovou čiarkou alebo uvedená kombináciou iných premenných, ako sú odhadované náklady na trénovanie, odhadovaný čas potrebný na trénovanie alebo odhadovaná spotreba energie na trénovanie;

d) 

vstupné a výstupné modality modelu, ako sú text na text (veľké jazykové modely), text na obraz, multimodalita a najmodernejšie prahové hodnoty na určenie spôsobilostí s veľkým vplyvom pre každú modalitu a konkrétny typ vstupov a výstupov (napr. biologické sekvencie);

e) 

referenčné hodnoty a hodnotenia spôsobilostí modelu vrátane zváženia počtu úloh bez dodatočného trénovania, prispôsobivosť na učenie sa nových, odlišných úloh, úroveň jeho autonómnosti a škálovateľnosti, nástroje, ku ktorým má prístup;

f) 

či má veľký vplyv na vnútorný trh z dôvodu svojho dosahu, ktorý sa predpokladá, po sprístupnení najmenej 10 000 registrovaným komerčným používateľom usadeným v Únii;

g) 

počet registrovaných koncových používateľov.