論文の概要: A Cartography of Open Collaboration in Open Source AI: Mapping Practices, Motivations, and Governance in 14 Open Large Language Model Projects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25397v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 18:55:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.277966
• Title: A Cartography of Open Collaboration in Open Source AI: Mapping Practices, Motivations, and Governance in 14 Open Large Language Model Projects
• Title（参考訳）: オープンソースAIにおけるオープンコラボレーションのカルトグラフィー:14の大規模言語モデルプロジェクトにおける実践、モチベーション、ガバナンスのマッピング
• Authors: Johan Linåker, Cailean Osborne, Jennifer Ding, Ben Burtenshaw,
• Abstract要約: オープンな大規模言語モデル(LLM)の普及は、人工知能(AI)における研究とイノベーションの活発なエコシステムを育んでいる。 オープン LLM の開発に用いられている共同開発手法は,まだ包括的に研究されていない。 我々は、草の根プロジェクト、研究機関、スタートアップ、北米、ヨーロッパ、アフリカ、アジアのビッグテック企業の14のオープンLCMの開発者との半構造化されたインタビューを描いています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8065951670484136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of open large language models (LLMs) is fostering a vibrant ecosystem of research and innovation in artificial intelligence (AI). However, the methods of collaboration used to develop open LLMs both before and after their public release have not yet been comprehensively studied, limiting our understanding of how open LLM projects are initiated, organized, and governed as well as what opportunities there are to foster this ecosystem even further. We address this gap through an exploratory analysis of open collaboration throughout the development and reuse lifecycle of open LLMs, drawing on semi-structured interviews with the developers of 14 open LLMs from grassroots projects, research institutes, startups, and Big Tech companies in North America, Europe, Africa, and Asia. We make three key contributions to research and practice. First, collaboration in open LLM projects extends far beyond the LLMs themselves, encompassing datasets, benchmarks, open source frameworks, leaderboards, knowledge sharing and discussion forums, and compute partnerships, among others. Second, open LLM developers have a variety of social, economic, and technological motivations, from democratizing AI access and promoting open science to building regional ecosystems and expanding language representation. Third, the sampled open LLM projects exhibit five distinct organizational models, ranging from single company projects to non-profit-sponsored grassroots projects, which vary in their centralization of control and community engagement strategies used throughout the open LLM lifecycle. We conclude with practical recommendations for stakeholders seeking to support the global community building a more open future for AI.
• Abstract（参考訳）: オープンな大規模言語モデル(LLM)の普及は、人工知能(AI)における研究とイノベーションの活発なエコシステムを育んでいる。 しかし, オープン LLM プロジェクトの開始, 組織化, 管理の方法や, エコシステムをさらに発展させる機会など, オープン LLM の開発に使用されているコラボレーションの手法は, まだ包括的に研究されていない。 我々は、草の根プロジェクト、研究機関、スタートアップ、北米、ヨーロッパ、アフリカ、アジアのビッグテック企業の14のオープンLCMの開発者との半構造化されたインタビューに基づいて、オープンLCMの開発と再利用ライフサイクル全体を通してオープンコラボレーションの探索的分析を通して、このギャップに対処する。 研究と実践に3つの重要な貢献をしている。 まず、オープンなLLMプロジェクトにおけるコラボレーションは、データセット、ベンチマーク、オープンソースフレームワーク、リーダーボード、知識共有とディスカッションフォーラム、計算パートナーシップなどを含む、LLM自体を超えて拡張されている。 第2に、オープンLLM開発者は、AIアクセスの民主化やオープンサイエンスの推進、地域エコシステムの構築、言語表現の拡大など、さまざまな社会的、経済的、技術的モチベーションを持っています。 第3に、オープン LLM プロジェクトは、単一企業プロジェクトから非営利の草の根プロジェクトまで、オープン LLM ライフサイクルを通じて使用されるコントロールの集中化とコミュニティエンゲージメント戦略の5つの異なる組織モデルを示す。 我々は、AIのよりオープンな未来を構築するグローバルコミュニティを支援したいステークホルダーに対して、実践的なレコメンデーションで締めくくります。

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