Ant financial revela los datos de entrenamiento del modelo para cumplir con los estándares de transparencia de IA de la UE

La inclusiónAI de Ant Financial ha lanzado un repositorio público en HuggingFace, publicando resúmenes del contenido de entrenamiento para modelos como Ling, Ring y Ming. Estos documentos, que no incluyen los pesos del modelo ni los conjuntos de datos, detallan los orígenes de los modelos desde Ling-2.0 hasta Ling-3.0, Ring-2.0 hasta Ring-2.6 y Ming-Omni. Los resúmenes cumplen con el Artículo 53(1)(d) del Reglamento de IA de la UE, un formato estandarizado para el cumplimiento de la transparencia. Cada documento es específico para una versión del modelo, como Ling-2.0, y no cubre automáticamente otros modelos de la serie. El repositorio incluye versiones como Ling-3.0-flash-VL y UniAudio-16B-A3B, con cada resumen marcado por su versión y fecha de actualización. Ant Financial aclara que estos documentos no constituyen una certificación ni un respaldo de todos los modelos. La empresa señala que las fechas en los PDF se refieren a versiones de documentos, no a fechas de lanzamiento, y recomienda consultar los registros de commit para obtener los cambios reales. Este movimiento se alinea con los esfuerzos globales para hacer que la transparencia del entrenamiento sea un requisito reglamentario, mostrando la estrategia de cumplimiento y la información sobre el desarrollo de modelos de Ant.