要約
オープン モデルの開発者は、人工知能 (AI) の政治経済における主要な主体として台頭していますが、オープン AI エコシステムにおける共同作業の実践についてはまだ限られた理解しかありません。
このペーパーでは、モデルの構築、共有、デモンストレーションのための人気のあるプラットフォームである Hugging Face (HF) ハブでの開発活動の 3 部構成の定量分析によって、このギャップに対応しています。
まず、348,181 のモデル、65,761 のデータセット、および 156,642 のスペース リポジトリにわたるさまざまなタイプのアクティビティが右に偏った分布を示しています。
アクティビティはリポジトリ間で非常に不均衡です。
たとえば、70% 以上のモデルではダウンロード数が 0 ですが、ダウンロードの 99% を占めるのは 1% です。
さらに、ライセンスも重要です。ライセンスが許可されている、制限されている、ライセンスがないモデル リポジトリでは、コラボレーション パターンに統計的に有意な差があります。
次に、モデル リポジトリでのコラボレーションのソーシャル ネットワーク構造のスナップショットを分析し、コミュニティにはコアと周辺の構造があり、多作な開発者が中心であり、孤立した開発者 (89%) が大半を占めていることがわかります。
孤立した開発者をネットワークから取り除くと、開発者のネットワーク上の立場に関係なく、コラボレーションは高い互恵性を特徴とします。
第三に、空間でのモデルの使用という観点からモデルの採用を調査し、少数の企業によって開発された少数のモデルが HF ハブで広く使用されていることがわかりました。
全体として、HF ハブのアクティビティはパレート配布によって特徴づけられ、GitHub などのプラットフォーム上の OSS 開発パターンと一致します。
最後に、研究者、企業、政策立案者への、オープン AI 開発への理解を深めていただくための推奨事項を述べます。
要約(オリジナル)
Open model developers have emerged as key actors in the political economy of artificial intelligence (AI), but we still have a limited understanding of collaborative practices in the open AI ecosystem. This paper responds to this gap with a three-part quantitative analysis of development activity on the Hugging Face (HF) Hub, a popular platform for building, sharing, and demonstrating models. First, various types of activity across 348,181 model, 65,761 dataset, and 156,642 space repositories exhibit right-skewed distributions. Activity is extremely imbalanced between repositories; for example, over 70% of models have 0 downloads, while 1% account for 99% of downloads. Furthermore, licenses matter: there are statistically significant differences in collaboration patterns in model repositories with permissive, restrictive, and no licenses. Second, we analyse a snapshot of the social network structure of collaboration in model repositories, finding that the community has a core-periphery structure, with a core of prolific developers and a majority of isolate developers (89%). Upon removing the isolate developers from the network, collaboration is characterised by high reciprocity regardless of developers’ network positions. Third, we examine model adoption through the lens of model usage in spaces, finding that a minority of models, developed by a handful of companies, are widely used on the HF Hub. Overall, activity on the HF Hub is characterised by Pareto distributions, congruent with OSS development patterns on platforms like GitHub. We conclude with recommendations for researchers, companies, and policymakers to advance our understanding of open AI development.
arxiv情報
| 著者 | Cailean Osborne,Jennifer Ding,Hannah Rose Kirk |
| 発行日 | 2024-06-05 15:28:43+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google