論文の概要: EleutherAI: Going Beyond "Open Science" to "Science in the Open"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06413v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 17:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 14:21:33.629504
• Title: EleutherAI: Going Beyond "Open Science" to "Science in the Open"
• Title（参考訳）: EleutherAI: "Open Science"から"Science in the Open"へ
• Authors: Jason Phang, Herbie Bradley, Leo Gao, Louis Castricato, Stella Biderman
• Abstract要約: EleutherAIの研究のアプローチは透明性を超越している: 完全に公の場で研究を行うことで、世界中の誰もがあらゆる段階で観察し貢献することができる。 パブリックな機械学習研究を行った経験、このアプローチがもたらすメリット、そして私たちが遭遇した落とし穴について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.707454350886838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past two years, EleutherAI has established itself as a radically novel initiative aimed at both promoting open-source research and conducting research in a transparent, openly accessible and collaborative manner. EleutherAI's approach to research goes beyond transparency: by doing research entirely in public, anyone in the world can observe and contribute at every stage. Our work has been received positively and has resulted in several high-impact projects in Natural Language Processing and other fields. In this paper, we describe our experience doing public-facing machine learning research, the benefits we believe this approach brings, and the pitfalls we have encountered.
• Abstract（参考訳）: 過去2年間、eleutheraiは、オープンソース研究の促進と、透明でオープンでアクセス可能で協力的な方法での研究の実施を目的とした、画期的なイニシアティブとしての地位を確立してきた。 EleutherAIの研究のアプローチは透明性を超越している: 完全に公の場で研究を行うことで、世界中の誰もがあらゆる段階で観察し貢献することができる。 我々の研究は肯定的な評価を受けており、自然言語処理や他の分野におけるいくつかのハイインパクトなプロジェクトをもたらしています。 本稿では,公開型機械学習研究の経験,このアプローチがもたらしたメリット,そして我々が遭遇した落とし穴について述べる。

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