Epoch AIのデータハブを公開

AIの進む道についての私たちのデータは、政策立案者、ジャーナリスト、その他の関係者にとって価値あるものとなってきた。学習計算量やモデルの開発コストなどについての私たちの研究も、このデータに基づいている。そこで今回、これらすべてのデータの中心となるハブとして、新しいData on AIページを作成する。主な知見、対話型の可視化、そしてデータがどのように集められたかを利用者に伝える詳しい解説を掲載している。

現在、このページには二つのデータセットがある。注目すべきAIモデルのデータセットは、歴史的に重要な800を超えるAIモデルについて、機械学習の進歩を支える主な要因を追跡している。データベースには、開発や学習の詳細などの情報が含まれる。主な情報として、学習計算量、データセットのサイズ、パラメータ数、学習に使われたハードウェアなどを追跡している。新しい対話型の可視化ツールを使えば、こうした詳細を探り、時間的な傾向や機械学習の分野ごとの内訳を調べることができる。

二つ目のデータセットは大規模AIモデルを対象としており、大規模な計算量、つまり10²³回以上の浮動小数点演算で学習された180を超えるモデルを収録している。最大級のモデルを規制上のしきい値と比べたり、大規模なモデルを定義するのに学習計算量に注目した理由や、どの組織と国がこれらのモデルを開発したかを知ったりできる。

新しいデータハブが、AI開発の過去と未来に関心をもつすべての人にとって価値ある資料となることを願っている。今後数か月にわたってこの取り組みを発展させ、ほかのデータセットのページも追加していく。こちらから早速見てみよう。