# Comportamiento y precisión del modelo

Zoom AI Companion está impulsado por una combinación de modelos de lenguaje grandes (LLM) propietarios y de terceros, diseñados para proporcionar inteligencia contextual en todos los productos de Zoom. Las siguientes secciones describen las prácticas de Zoom para datos de Formación, gestión de alucinaciones y ajuste del rendimiento del sistema.

### <mark style="color:azul;">Zoom no utiliza contenido de clientes para la Formación de modelos</mark>

Zoom no **no** utiliza contenido de clientes similar a comunicaciones, como audio, chat, compartir pantalla, pizarras o reacciones, para la Formación de cualquier modelo de Zoom o de terceros.

Zoom forma sus modelos utilizando:

* Datos de dominio público
* Conjuntos de datos de terceros adquiridos
* Materiales de Formación creados por Zoom

Zoom revisa los conjuntos de datos para determinar si se obtuvieron legalmente y si la licencia es aplicable al uso propuesto por Zoom. Tenga en cuenta que también utilizamos proveedores de modelos de terceros, como OpenAI y Anthropic, como parte de nuestro modelo federado. Consulte cualquier información que proporcionen sobre los datos de Formación.

### <mark style="color:azul;">La IA generativa puede alucinar</mark>

Como con cualquier modelo generativo, AI Companion puede generar resultados que sean factualmente incorrectos o irrelevantes (alucinaciones). Zoom recomienda revisar los resultados cuidadosamente. Zoom reduce las alucinaciones mediante:

* Probar los modelos con casos de uso reales
* Mejorar el contexto mediante generación aumentada por recuperación (RAG)
* Mejorar el soporte de Idioma con canales de traducción (p. ej., de inglés a español)

### <mark style="color:azul;">El rendimiento de AI Companion se supervisa y ajusta</mark>

Zoom supervisa regularmente el rendimiento del modelo, rastrea métricas de calidad y actualiza los sistemas internos para mejorar la precisión y la transparencia. Aunque la explicabilidad está limitada por el diseño del modelo, las regresiones de rendimiento se abordan mediante pruebas y ciclos de actualización.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

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```
GET https://library.zoom.com/technical-library/es/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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