Annex XI AI Act
Artikli 53 lõike 1 punktis a osutatud tehniline dokumentatsioon – üldotstarbeliste tehisintellektimudelite pakkujate tehniline dokumentatsioon
Official text
id="anx_XI "> XI LISA Artikli 53 lõike 1 punktis a osutatud tehniline dokumentatsioon – üldotstarbeliste tehisintellektimudelite pakkujate tehniline dokumentatsioon 1. jagu Teave, mille peavad esitama kõik üldotstarbeliste tehisintellektimudelite pakkujad Artikli 53 lõike 1 punktis a osutatud tehniline dokumentatsioon peab sisaldama vähemalt järgmist teavet vastavalt mudeli suurusele ja riskiprofiilile.
1. Üldotstarbelise tehisintellektimudeli üldine kirjeldus, sealhulgas:
a) ülesanded, mida mudel on ette nähtud täitma, ning selliste tehisintellektisüsteemide liik ja olemus, millesse seda saab integreerida;
b) kohaldatavad vastuvõetavad kasutuspõhimõtted;
c) tarbimisse lubamise kuupäev ja turustamismeetodid;
d) arhitektuur ja parameetrite arv;
e) sisendite ja väljundite modaalsus (nt tekst, kujutis) ja vorming;
f) litsents.
2. Punktis 1 osutatud mudeli elementide üksikasjalik kirjeldus ja asjakohane teave arendusprotsessi kohta, sealhulgas järgmised elemendid:
a) tehnilised vahendid (nt kasutusjuhend, taristu, vahendid), mis on vajalikud üldotstarbelise tehisintellektimudeli integreerimiseks tehisintellektisüsteemidesse;
b) mudeli ja treenimisprotsessi spetsifikatsioonid, sealhulgas treenimismeetodid ja -tehnikad, peamised projekteerimisvalikud, sealhulgas põhjendused ja tehtud eeldused; mida on mudel projekteeritud optimeerima ja milline on eri parameetrite olulisus, kui see on asjakohane;
c) teave treenimisel, testimisel ja valideerimisel kasutatud andmete kohta, kui see on kohaldatav, sealhulgas andmete liik ja päritolu ning andmehooldusmeetodid (nt puhastamine, filtreerimine jne), andmepunktide arv, nende ulatus ja põhiomadused; kuidas andmed saadi ja valiti, samuti kõik muud meetmed andmeallikate ja kindlaks määratava kallutatuse tuvastamise meetodite sobimatuse avastamiseks, kui see on kohaldatav;
d) mudeli treenimiseks kasutatavad arvutusressursid (nt ujukomatehete arv), treenimise aeg ja muud treenimisega seotud asjakohased üksikasjad;
e) mudeli teadaolev või hinnanguline energiatarbimine.
Punkti e puhul, kui mudeli energiatarbimine ei ole teada, võib energiatarbimine põhineda kasutatud arvutusressursse käsitleval teabel.
2. jagu Lisateave, mille peavad esitama kõik süsteemse riskiga üldotstarbeliste tehisintellektimudelite pakkujad
1. Hindamisstrateegiate üksikasjalik kirjeldus, sealhulgas hindamistulemused, tuginedes kättesaadavatele avalikele hindamisprotokollidele ja -vahenditele või muudele hindamismeetoditele. Hindamisstrateegiad hõlmavad hindamiskriteeriume, parameetreid ja metoodikat piiride tuvastamiseks.
2. Kui see on kohaldatav, siis selliste meetmete üksikasjalik kirjeldus, mis on kehtestatud sisemiste ja/või väliste vastandtestimiste tegemiseks (nt punaste tiimide kasutamine), mudelite kohandamiseks, sealhulgas ühtlustamiseks ja peenhäälestamiseks.
3. Kui see on kohaldatav, siis süsteemi arhitektuuri üksikasjalik kirjeldus, milles selgitatakse, kuidas tarkvarakomponendid üksteisele toetuvad või üksteisele sisendit annavad ja üldise andmetöötlusega integreeruvad.
Source: EUR-Lex, Regulation (EU) 2024/1689 — text reproduced verbatim.
📬 AI Act Weekly
Get the most important AI Act developments in your inbox every week.
SubscribeFrequently asked questions
What does Annex XI of the AI Act regulate?
Annex XI describes the technical documentation that providers of general-purpose AI (GPAI) models must prepare under Article 53(1)(a). It has two sections: one for all GPAI providers and an additional section for models with systemic risk.
What must be in the technical documentation of a GPAI model?
Section 1 requires: (1) general description including tasks, usage policies, architecture, parameters, modalities and licence, and (2) detailed description of development, training methodologies, data, computational resources and energy consumption.
Do I need to document my AI model's energy consumption?
Yes, point 2e of Section 1 requires the known or estimated energy consumption of the model. If exact consumption is unknown, an estimate based on computational resources used may be provided.
What extra documentation is required for GPAI with systemic risk?
Section 2 requires three additional elements: (1) detailed evaluation strategies with results and methods, (2) description of adversarial testing (red teaming), alignment and fine-tuning, and (3) description of system architecture.
Do I need to describe my training data?
Yes, point 2c of Section 1 requires information on training, testing and validation data, including type, provenance, curation methods, number of data points, scope, characteristics, and bias detection measures.
How does Annex XI differ from Annex IV?
Annex IV is for high-risk AI systems (Article 11), while Annex XI is specifically for GPAI models (Article 53). Annex XI focuses more on model architecture, training data and compute, while Annex IV is broader with requirements for risk management and human oversight.
What is red teaming and why is it required?
Red teaming is adversarial testing where the model is attacked to discover vulnerabilities. Section 2, point 2 requires this for GPAI models with systemic risk, including description of alignment and fine-tuning measures.
How many parameters must my model have to fall under Annex XI?
Annex XI applies to all GPAI models regardless of size. The number of parameters must be documented (point 1d), but there is no minimum threshold. The extra Section 2 requirements only apply to models with systemic risk (Article 51).