# Comportamento e accuratezza del modello

Zoom AI Companion è alimentato da una combinazione di modelli linguistici di grandi dimensioni proprietari e di terze parti (LLM), progettati per fornire intelligenza contestuale tra i prodotti Zoom. Le sezioni seguenti descrivono le pratiche di Zoom per i dati di formazione, la gestione delle allucinazioni e la regolazione delle prestazioni del sistema.

### <mark style="color:blu;">Zoom non utilizza i contenuti dei clienti per la formazione dei modelli</mark>

Zoom **non** utilizza contenuti dei clienti simili alle comunicazioni, come audio, chat, condivisione schermo, lavagne o reazioni, per addestrare qualsiasi modello Zoom o di terze parti.

Zoom addestra i propri modelli utilizzando:

* Dati di pubblico dominio
* Dataset acquistati da terze parti
* Materiali di formazione creati da Zoom

Zoom esamina i dataset per determinare se sono stati ottenuti legalmente e se la licenza è applicabile all’uso proposto da Zoom. Nota che utilizziamo anche fornitori di modelli di terze parti, come OpenAI e Anthropic, come parte del nostro modello federato. Fare riferimento a tutte le informazioni che forniscono sui dati di formazione.

### <mark style="color:blu;">L’IA generativa può allucinare</mark>

Come per qualsiasi modello generativo, AI Companion può generare output fattualmente errati o irrilevanti (allucinazioni). Zoom raccomanda di rivedere attentamente gli output. Zoom riduce le allucinazioni tramite:

* Test dei modelli rispetto a casi d’uso reali
* Miglioramento del contesto tramite la generazione aumentata dal recupero (RAG)
* Miglioramento del supporto linguistico con pipeline di traduzione (ad es., dall’inglese allo spagnolo)

### <mark style="color:blu;">Le prestazioni di AI Companion vengono monitorate e regolate</mark>

Zoom monitora regolarmente le prestazioni dei modelli, tiene traccia delle metriche di qualità e aggiorna i sistemi interni per migliorare accuratezza e trasparenza. Sebbene l’interpretabilità sia limitata dalla progettazione del modello, le regressioni delle prestazioni vengono affrontate tramite cicli di test e aggiornamento.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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```
GET https://library.zoom.com/technical-library/it/zoom-workplace/artificial-intelligence/artificial-intelligence-bluepaper/security-and-compliance/model-behavior-and-accuracy.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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