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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14240v3
• Date: Thu, 04 Sep 2025 23:06:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.22254
• 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, Peng Gao, Yuede Ji,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、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、以前の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継承することができる。 このプロジェクトの目的は、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）: 6.131279654327215
• 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, enabling them to perform a wide range of natural language processing tasks, such as translation, summarization, question answering, and content generation. As existing LLMs are often built from base models or other pre-trained 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, 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 systematically collect LLMs' supply chain information. Then, we design a new graph to model the relationships between models and datasets, which is a directed heterogeneous graph, having 402,654 nodes and 462,524 edges. Lastly, 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、ディープラーニングアーキテクチャを活用して単語のシーケンスを処理し、予測し、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。 既存のLLMはベースモデルや他のトレーニング済み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、潜在的なリスクを検出し、モデルフェアネスを改善し、規制フレームワークへの準拠を保証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。 次に,402,654ノードと462,524エッジを有する有向異種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。 最後に、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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