論文の概要: HuggingGraph: Understanding the Supply Chain of LLM Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14240v2
• Date: Sat, 02 Aug 2025 23:22:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.587126
• Title: HuggingGraph: Understanding the Supply Chain of LLM Ecosystem
• Title（参考訳）: HuggingGraph: LLMエコシステムのサプライチェーンを理解する
• Authors: Mohammad Shahedur Rahman, Runbang Hu, Peng Gao, Yuede Ji,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈に基づいて単語のシーケンスを処理および予測するためにディープラーニングアーキテクチャを活用する。 LLMは広範な計算資源と大規模データセットを必要とする。 本研究の目的は,LLMサプライチェーンの中心となるモデルとデータセットの関係を研究することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.8013428182102
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) leverage deep learning architectures to process and predict sequences of words based on context, enabling them to perform a wide range of natural language processing tasks, such as translation, summarization, question answering, and content generation. However, the increasing size and complexity of developing, training, and deploying cutting-edge LLMs demand extensive computational resources and large-scale datasets. This creates a significant barrier for researchers and practitioners. Because of that, platforms that host models and datasets have gained widespread popularity. For example, on one of the most popular platforms, i.e., Hugging Face, there are more than 1.8 million models and more than 450K datasets by the end of June 2025, and the trend does not show any slowdown. As existing LLMs are often built from base models or other pretrained models and use external datasets, they can inevitably inherit vulnerabilities, biases, or malicious components that exist in previous models or datasets. Therefore, it is critical to understand these components' origin and development process to detect potential risks better, improve model fairness, and ensure compliance with regulatory frameworks. Motivated by that, this project aims to study such relationships between models and datasets, which are the central parts of the LLM supply chain. First, we design a methodology to collect LLMs' supply chain information systematically. With the collected information, we design a new graph to model the relationships between models and datasets, which is a large directed heterogeneous graph having 402,654 nodes and 462,524 edges. Then, on top of this graph, we perform different types of analysis and make multiple interesting findings.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈に基づいて単語のシーケンスを処理し、予測するためにディープラーニングアーキテクチャを活用し、翻訳、要約、質問応答、コンテンツ生成など、幅広い自然言語処理タスクを実行できる。 しかし、最先端のLLMの開発、訓練、展開の規模と複雑さが増大するにつれ、膨大な計算資源と大規模データセットが要求される。 これは研究者や実践者にとって大きな障壁となる。 そのため、モデルやデータセットをホストするプラットフォームが広く普及している。 例えば、Hugging Faceのような最も人気のあるプラットフォームでは、2025年6月末までに1.8万以上のモデルと450万以上のデータセットがあり、この傾向はスローダウンを示さない。 既存のLLMはベースモデルや他の事前訓練されたモデルから構築され、外部データセットを使用することが多いため、前モデルやデータセットに存在する脆弱性やバイアス、悪意のあるコンポーネントを必然的に継承することができる。 したがって、これらのコンポーネントの起源と開発プロセスを理解し、潜在的なリスクをよりよく検出し、モデルの公正性を向上し、規制フレームワークへのコンプライアンスを確保することが重要である。 そこで本プロジェクトは,LLMサプライチェーンの中心となるモデルとデータセットの関係について検討することを目的としている。 まず,LLMのサプライチェーン情報を体系的に収集する手法を設計する。 収集した情報を用いて,402,654ノードと462,524エッジを持つ大方向の不均一グラフであるモデルとデータセットの関係をモデル化する新しいグラフを設計する。 そして、このグラフの上に、異なるタイプの分析を行い、複数の興味深い発見を行う。

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