ANEXO XI — Documentación técnica a que se refiere el artículo 53, apartado 1, letra a) — documentación técnica para 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:

1. 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.

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.

2. 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.

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.