データの解説

Epoch AI が公開しているデータセット（AIモデル、AIチップ、GPUクラスター、データセンター、AI企業など）の収録基準・推定方法・項目の定義などの解説。

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原文 71ページのうち、日本語版 71ページ。

AIモデルデータセットは、人工知能の歴史と今後の傾向を研究するために機械学習モデルを集めたものである。幅広い分野と規模にわたる2,000を超える機械学習モデルを収録している。

Epoch AIの生物学AIモデルのデータセットは、生物学に応用される機械学習モデルを集めたもので、AIと生物学が交わる領域の傾向を研究するためのものである。

Epoch能力指数（ECI）の解説。ECIは多数のAIベンチマークのスコアを1つの能力尺度にまとめる合成指標である。分野別ECIについても説明する。

Epoch AIのベンチマークレビューの解説。外部のAIベンチマークのレビューに使う評価基準（ルーブリック）、「検証済み」「欠陥あり」「情報不足」の各判定の意味、レビューするベンチマークの選び方、よくある質問への回答をまとめている。

機械学習ハードウェアのデータセットは、深層学習の時代に機械学習モデルの開発と展開に使われてきた、GPU（グラフィックス処理装置）やTPU（テンソル処理装置）などのAIアクセラレータを集めたものである。

500を超えるGPUクラスターとスーパーコンピューターを収録した私たちのデータベース。AIの学習や推論実行に使われるものを含め、大規模なハードウェア施設を追跡している。

EpochのAIデータセンターハブは、高解像度の衛星画像、許認可、公開文書をもとに、主要なAIデータセンターの建設の経過を追跡する独立したデータベースである。

AIチップの販売に関する私たちの公開データベース。財務報告や企業の開示などを用いて、多種多様なAIチップについて計算能力、消費電力、支出の推移を推定している。

AIチップの所有に関する私たちの公開データベース。どの組織がAIアクセラレータを所有しているかと、その推定計算能力、消費電力、支出の推移を追跡している。

AIチップの利用者ハブの方法論とダウンロード。主要なAI開発企業が借りている、または利用している計算資源を、モンテカルロ法によりH100換算で推定している。

AIチップの部品ハブの方法論、よくある質問、ダウンロード。主要なAIチップ設計企業による先端ロジックウェハー、CoWoSパッケージング、HBMメモリの消費量を四半期ごとに推定している。

AI企業に関する私たちのデータベース。フロンティアAIの主要企業の多くについて、売上高、資金調達、従業員、計算資源のデータを収録している。

「数学研究でのAI利用」ハブの概要、データソース、方法論、ダウンロード。このハブは、arXivに投稿された数学論文でのAI利用の明記と、関連する傾向を追跡している。