I FLOP contano i passaggi di calcolo necessari per addestrare o usare un modello di IA. Sono una misura del calcolo.
Esempio
Un grande addestramento richiede così tanti passaggi che si indicano in potenze di dieci, come 10^25.
Per esperti
FLOP (totale) e FLOP/s (al secondo, la velocità di un chip) vengono spesso confusi. L’AI Act usa il calcolo di addestramento come presunzione: oltre 10^25 FLOP un modello per finalità generali è considerato a rischio sistemico (art. 51). Il numero dice poco sulla qualità per il tuo compito.
