論文の概要: The Role of Computing Resources in Publishing Foundation Model Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13621v1
- Date: Wed, 15 Oct 2025 14:50:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.71759
- Title: The Role of Computing Resources in Publishing Foundation Model Research
- Title（参考訳）: 基礎モデル研究の出版における計算資源の役割
- Authors: Yuexing Hao, Yue Huang, Haoran Zhang, Chenyang Zhao, Zhenwen Liang, Paul Pu Liang, Yue Zhao, Lichao Sun, Saleh Kalantari, Xiangliang Zhang, Marzyeh Ghassemi,
- Abstract要約: 我々はこれらの資源と基礎モデル(FM)の科学的発展との関係を評価する。
我々は2022年から2024年にかけて発行された6517のFM論文をレビューし、計算資源が科学出力に与える影響について229人の第一著者を調査した。
計算量の増加は国家予算配分や引用と相関していることがわかったが,研究環境との強い相関はみられない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.20094600030092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cutting-edge research in Artificial Intelligence (AI) requires considerable resources, including Graphics Processing Units (GPUs), data, and human resources. In this paper, we evaluate of the relationship between these resources and the scientific advancement of foundation models (FM). We reviewed 6517 FM papers published between 2022 to 2024, and surveyed 229 first-authors to the impact of computing resources on scientific output. We find that increased computing is correlated with national funding allocations and citations, but our findings don't observe the strong correlations with research environment (academic or industrial), domain, or study methodology. We advise that individuals and institutions focus on creating shared and affordable computing opportunities to lower the entry barrier for under-resourced researchers. These steps can help expand participation in FM research, foster diversity of ideas and contributors, and sustain innovation and progress in AI. The data will be available at: https://mit-calc.csail.mit.edu/
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)における最先端の研究には、グラフィクス処理ユニット(GPU)、データ、人的資源など、かなりのリソースが必要である。
本稿では,これらの資源と基礎モデル(FM)の科学的発展との関係を評価する。
我々は2022年から2024年にかけて発行された6517のFM論文をレビューし、計算資源が科学出力に与える影響について229人の第一著者を調査した。
計算量の増加は国家予算配分や引用と相関するが,研究環境(学術・工業),ドメイン,研究方法論との強い相関はみられない。
我々は、個人や機関が、リソース不足の研究者の参入障壁を低くするために、共有で手頃な価格のコンピューティング機会を作ることに注力することをアドバイスする。
これらのステップは、FM研究への参加の拡大、アイデアとコントリビュータの多様性の向上、AIにおけるイノベーションと進歩の維持に役立つ。
データは https://mit-calc.csail.mit.edu/ で提供される。
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