論文の概要: The Model Openness Framework: Promoting Completeness and Openness for Reproducibility, Transparency, and Usability in Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13784v5
• Date: Wed, 02 Oct 2024 19:16:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:53:41.597843
• Title: The Model Openness Framework: Promoting Completeness and Openness for Reproducibility, Transparency, and Usability in Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: モデルオープンネスフレームワーク:人工知能における再現性、透明性、ユーザビリティのための完全性とオープン性を促進する
• Authors: Matt White, Ibrahim Haddad, Cailean Osborne, Xiao-Yang Liu Yanglet, Ahmed Abdelmonsef, Sachin Varghese,
• Abstract要約: モデルオープンネスフレームワーク(MOF, Model Openness Framework)は、その完全性とオープン性に基づいて機械学習モデルを評価する分類システムである。 MOFは、適切なオープンライセンスの下で、モデル開発ライフサイクルの特定のコンポーネントを含め、リリースする必要がある。 このフレームワークは、オープンであると主張するモデルの誤った表現を防止し、研究者や開発者が許容ライセンスの下ですべてのモデルコンポーネントを提供することを誘導し、個人や組織が安全に採用可能なモデルを特定するのを助けることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Generative AI (GAI) offers numerous opportunities for research and innovation, but its commercialization has raised concerns about transparency, reproducibility, and safety. Most open GAI models lack the necessary components for full understanding, auditing, and reproducibility, and some use restrictive licenses whilst claiming to be "open-source". To address these concerns, we introduce the Model Openness Framework (MOF), a ranked classification system that rates machine learning models based on their completeness and openness, following principles of open science, as well as the Model Openness Tool (MOT), which provides a reference implementation designed to evaluate ML models against the principles outlined by the MOF. The MOF requires specific components of the model development lifecycle to be included and released under appropriate open licenses. This framework aims to prevent misrepresentation of models claiming to be open, to guide researchers and developers in providing all model components under permissive licenses, and to help individuals and organizations identify models that can be safely adopted. By promoting transparency and reproducibility, the MOF combats open-washing and establishes completeness and openness as core tenets of responsible AI research and development. Widespread adoption of the MOF will foster a more open AI ecosystem, benefiting research, innovation, and the adoption of state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GAI)は、研究とイノベーションのための多くの機会を提供するが、その商業化は透明性、再現性、安全性に関する懸念を引き起こしている。 ほとんどのオープンなGAIモデルは、完全な理解、監査、再現性に必要なコンポーネントを欠いている。 これらの問題に対処するために、オープンサイエンスの原則に従って、機械学習モデルの完全性とオープン性に基づいて評価するランク付けされた分類システムであるモデルオープンネスフレームワーク(MOF)と、モデルオープンネスツール(MOT)を紹介する。 MOFは、適切なオープンライセンスの下で、モデル開発ライフサイクルの特定のコンポーネントを含め、リリースする必要がある。 このフレームワークは、オープンであると主張するモデルの誤った表現を防止し、研究者や開発者が許容ライセンスの下ですべてのモデルコンポーネントを提供することを誘導し、個人や組織が安全に採用可能なモデルを特定するのを助けることを目的としている。 透明性と再現性を促進することで、MOFはオープン洗浄と闘い、責任あるAI研究開発の核心としての完全性とオープン性を確立する。 MOFが広く採用されれば、よりオープンなAIエコシステムが育まれ、研究、イノベーション、最先端のモデルの採用の恩恵を受けることになる。

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