> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://trust.memori.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://trust.memori.ai/documenti-legali/gpai-modelli-di-ia-per-finalita-generali.md). # GPAI: Modelli di IA per Finalità Generali Il **Capo V del Regolamento (UE) 2024/1689**, noto come AI Act, introduce un quadro normativo specifico per i **modelli di IA per finalità generali (GPAI)**: sistemi addestrati su larga scala, capaci di svolgere un'ampia gamma di compiti distinti e integrabili in molteplici applicazioni a valle. Memori s.r.l. rientra nell'ambito di applicazione di questa disciplina in qualità di **provider del modello MemoriNLP**, immesso sul mercato dell'Unione il 22 dicembre 2021. *** ### Cosa si intende per modello GPAI * **Generalità significativa:** capacità di svolgere compiti diversi in contesti applicativi eterogenei, non limitati a un singolo dominio o funzione * **Soglia computazionale:** addestramento con una potenza di calcolo superiore a 10²⁵ FLOP — criterio quantitativo stabilito dall'Art. 51 AI Act per la classificazione * **Integrazione a valle:** il modello può essere incorporato in sistemi AI sviluppati da terze parti (provider downstream), amplificando il proprio impatto sul mercato * **Rischio sistemico:** l'Art. 51 AI Act stabilisce che i modelli GPAI addestrati con potenza di calcolo superiore a 10²⁵ FLOPs sono presunti ad alto impatto sistemico e soggetti agli obblighi rafforzati dell'Art. 55. MemoriNLP è ampiamente al di sotto di questa soglia. *** ### Come Memori è allineata MemoriNLP è un modello NLP di tipo GPAI addestrato esclusivamente su contenuti enciclopedici Wikipedia (IT, EN, FR) sotto licenza CC BY-SA 3.0. Memori ha adottato un approccio di conformità strutturato che copre tutti gli obblighi previsti dall'Art. 53 e, ove applicabili, dall'Art. 55 dell'AI Act. * **Trasparenza sui dati di training:** documentazione pubblica delle fonti, delle caratteristiche linguistiche e delle misure anti-bias adottate * **Conformità copyright:** utilizzo esclusivo di dataset con licenze compatibili con il text and data mining ai sensi della Direttiva (UE) 2019/790 * **Tutela dei dati degli utenti:** i dati degli utenti rimangono di proprietà del cliente — Memori non raccoglie né utilizza dati di interazione per addestrare, modificare o aggiornare il modello * **Informazioni ai provider downstream :**documentazione tecnica e istruzioni d'uso messe a disposizione per consentire un'integrazione responsabile del modello * **Monitoraggio e incident reporting:** procedure interne per la rilevazione e segnalazione di incidenti gravi in linea con gli obblighi dell'AI Act *** ### Documentazione GPAI disponibile Memori produce e mantiene aggiornato un set di documenti GPAI strutturati per audience diversi — dall'AI Office europeo ai Data Protection Officer, fino al pubblico generale. {% tabs %} {% tab title="AIO - AI OFFICE" %} [AIO — AI Office ](/documenti-legali/gpai-modelli-di-ia-per-finalita-generali/documento-gpai-aio.md)\ Documentazione tecnica completa redatta ai sensi della Measure 1.1 del Codice di Condotta GPAI. Contiene architettura, parametri di training, risorse computazionali, benchmark e Safety & Security Framework. \ 🔒 Riservato — Solo AI Office {% endtab %} {% tab title="NCAs - Autorità Nazionali" %} [NCAs — Autorità Nazionali](/documenti-legali/gpai-modelli-di-ia-per-finalita-generali/documento-gpai-ncas.md)\ Versione strutturata della documentazione tecnica destinata alle Autorità Nazionali Competenti (NCAs). Include elementi tecnici e di governance necessari per le attività di vigilanza e supervisione.\ \ 🔐 Riservato — Su richiesta formale {% endtab %} {% tab title="DPs - Provider" %} [DPs — Downstream Providers](/documenti-legali/gpai-modelli-di-ia-per-finalita-generali/documento-gpai-dps.md)\ Informazioni destinate ai provider che integrano MemoriNLP nelle proprie applicazioni. Descrive capacità, limitazioni, casi d'uso consentiti e indicazioni per un'integrazione responsabile.\ \ 📋 Disponibile ai partner registrati {% endtab %} {% tab title="Public Summary of Training Content" %} [Public Summary of Training Content](/documenti-legali/gpai-modelli-di-ia-per-finalita-generali/public-summary-of-training-content.md) Riepilogo pubblico dei dati di addestramento redatto secondo il template ufficiale della Commissione Europea (v2.0), ai sensi dell'Art. 53(1)(d) dell'AI Act. {% endtab %} {% endtabs %} --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://trust.memori.ai/documenti-legali/gpai-modelli-di-ia-per-finalita-generali.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.