とは何ですか グラウンディング性?

モデルの動作を人間にどの程度解釈して説明できるか。

AI システムが定義された使用状況において安全であるという、証拠によって裏付けられた構造化された議論。

短期間の運用期間を超えた処理後に要求/応答ペイロードが保存されないポリシー。

モデルの主張を裏付けるためにモデルの応答に含まれるソースの一節または文書への参照。

トレーニング セットの外にある新しい未確認のデータに対してモデルがどの程度うまく機能するか。

歪んだデータ、仮定、またはモデリングの選択によって引き起こされるモデル出力の体系的な不公平。