Technická dokumentácia podľa článku 53 ods. 1 písm. a) – technická dokumentácia pre poskytovateľov modelov AI na všeobecné účely

Slovenčina

Oddiel 1

Informácie, ktoré majú poskytnúť všetci poskytovatelia modelov AI na všeobecné účely

Technická dokumentácia podľa článku 53 ods. 1 písm. a) obsahuje v závislosti od veľkosti a rizikového profilu modelu aspoň tieto informácie:

všeobecný opis modelu AI na všeobecné účely vrátane týchto prvkov:

a)	úlohy, ktoré má model plniť, a typ a povaha systémov AI, do ktorých ho možno integrovať;
b)	uplatniteľné politiky prijateľného použitia;
c)	dátum vydania a spôsoby distribúcie;
d)	architektúra a počet parametrov;
e)	modality (napr. text, obrázok) a formát vstupov a výstupov;
f)	licencia.

Podrobný opis prvkov modelu uvedeného v bode 1 a relevantné informácie o procese vývoja vrátane týchto prvkov:

a)	technické prostriedky (napr. návod na použitie, infraštruktúra, nástroje) potrebné na integráciu modelu AI na všeobecné účely do systémov AI;
b)	špecifikácie dizajnu modelu a procesu trénovania vrátane metodík a techník trénovania, kľúčové rozhodnutia prijaté počas dizajnovania vrátane odôvodnenia a predpokladov; čo má model optimalizovať a relevantnosť jednotlivých parametrov, podľa prípadu;
c)	informácie o údajoch použitých na trénovanie, testovanie a prípadne validáciu vrátane typu a pôvodu údajov a metodík spracovania (napr. čistenie, filtrovanie atď.), o počte údajových bodov, ich rozsahu a hlavných charakteristikách; spôsob, akým sa údaje získali a vybrali, ako aj všetky ostatné opatrenia na zistenie nevhodnosti zdrojov údajov a metód na zistenie identifikovateľných skreslení, podľa prípadu;
d)	výpočtové zdroje použité na trénovanie modelu (napr. počet operácií s pohyblivou rádovou čiarkou), dĺžka trénovania a iné relevantné podrobnosti týkajúce sa trénovania;
e)	známa alebo odhadovaná spotreba energie modelu.

Pokiaľ ide o písmeno e), ak spotreba energie modelu nie je známa, spotreba energie môže byť založená na informáciách o použitých výpočtových zdrojoch.

Oddiel 2

Ďalšie informácie, ktoré majú poskytovať poskytovatelia modelov AI na všeobecné účely so systémovým rizikom

1. Podrobný opis stratégií hodnotenia vrátane výsledkov hodnotenia na základe dostupných protokolov a nástrojov verejného hodnotenia alebo iných metodík hodnotenia. Stratégie hodnotenia zahŕňajú hodnotiace kritériá, metriky a metodiku identifikácie obmedzení.

2. Ak je to relevantné, podrobný opis opatrení zavedených na účely vykonávania interného a/alebo externého testovania na nepriateľské útoky (napr. červené tímy), úpravy modelu vrátane zosúlaďovania a dolaďovania.

3. Ak je to relevantné, podrobný opis architektúry systému, v ktorom sa vysvetľuje, ako softvérové komponenty na seba nadväzujú alebo ako sa navzájom dopĺňajú a ako sú integrované do celkového spracúvania.

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.

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