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.

Zoom no utiliza contenido de clientes para la Formación de modelos

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.

La IA generativa puede alucinar

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)

El rendimiento de AI Companion se supervisa y ajusta

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.