著名なAIモデルのデータ事実とその開発特性
Yulu
2024/10/22
AI（人工知能）が急速に進化し続ける中で、影響力のあるモデルを文書化し分析することがますます重要になっています。これらの注目すべきモデルの包括的な概要を提供することで、ベンチマークパフォーマンス、引用の影響、歴史的な重要性、現実の応用を詳述し、このリソースはAIの革新を駆動する要因についての貴重な洞察を提供します。
このデータセットは、著名な機械学習モデルを強調しており、モデルは以下の条件のいずれかを満たす場合に注目すべきと見なされます：（i）広く認識されているベンチマークで最新のパフォーマンスを達成する；（ii）1000回以上引用される；（iii）歴史的に重要である；または（iv）実際の応用が大きい。
出典：kaggle
Powered by Powerdrill AI、関連する問い合わせを得る：
Q1.AIモデルの最も一般的なドメインは何ですか？また、それは組織の種類（例：学術 vs. 産業）によってどのように異なりますか？
Q2.注目すべきAIモデルの開発に最も頻繁に関連している国はどれで、この分布は時間の経過とともにどのように変化しますか？
Q3.AIモデルのトレーニングに使用されるハードウェアの種類にパターンはありますか？また、ハードウェアの利用は異なるモデル間でどのように異なりますか？
Q4.引用の数とAIモデルの注目度基準の関係は何ですか？
Q5.モデルのアクセス可能性（例：オープンアクセス、APIアクセス）は、注目度基準とトレーニング計算コストにどのように関連していますか？
Q6.AIモデルの発表の傾向は時間の経過とともにどのように変化し、これらの傾向はフロンティアモデルの開発とどのように関連していますか？
Q7.どの企業が最も使用されているAIモデルのトップ10を持っていますか？
結果はこちらです！
Q1.AIモデルの最も一般的なドメインは何ですか？また、それは組織の種類によってどのように異なりますか？
ドメイン頻度
言語：373回の頻度で最も一般的なドメイン。
ビジョン：282回の頻度で2番目に一般的。
画像生成：54回の頻度を持つ。
音声およびマルチモーダル：それぞれ48回と46回の頻度で、似たような傾向が見られる。
組織タイプ別のドメイン
学術：生物学や言語などのドメインに重点を置いている。
産業：主に言語とビジョンドメインに関与している。
政府および研究集団：さまざまな興味を持っているが、学術および産業に比べて頻度は少ない。
視覚化の洞察
言語ドメイン：特に学術と産業において、すべての組織タイプで支配的。
ビジョンドメイン：産業で重要であり、学術からの顕著な貢献もある。
その他のドメイン：画像生成や音声などは、さまざまな組織タイプ間でより均衡の取れた分布を示す。
結論と洞察
言語とビジョン：これらはAIモデルにとって最も普及しているドメインであり、学術と産業の両方で強い代表を持っている。
多様な興味：学術と産業が言語とビジョンに焦点を当てる一方で、生物学やマルチモーダルなど他のドメインも重要であり、異なる組織タイプ間で多様な研究と応用の関心を反映している。
Q2.注目すべきAIモデルの開発に最も頻繁に関連している国はどれで、この分布は時間の経過とともにどのように変化しますか？
全体の頻度
アメリカ合衆国：AIモデルの開発に最も頻繁に関連付けられる国であり、751のカウントがあります。
中国：2番目に頻繁で、136件の発生があります。
イギリス：3番目で、89件の発生があります。
カナダと多国籍企業：それぞれ78件と71件の発生で、注目に値します。
年次分布の変化
1950年代から1980年代：アメリカ合衆国がAIモデルの開発の主要な貢献者でした。
1990年代から2000年代：中国、イギリス、カナダなど他の国からの貢献が徐々に増加しました。
2010年代から2020年代：複数の国からの貢献が顕著に増加し、アメリカ合衆国は引き続きリードしています。
視覚化の洞察
時間の経過に伴う傾向：折れ線グラフは、最近の数年間にアメリカ合衆国からのAIモデル開発の貢献が急増していることを示しており、他の国々も上昇傾向を示しています。
多様な貢献：このグラフは、特に2000年以降にAI開発に関与する国々の多様性が増していることを浮き彫りにしています。
結論と洞察
アメリカ合衆国の支配：アメリカ合衆国はAIモデルの開発において依然として支配的な国です。
グローバルな参加の増加：時間の経過と共に、より多くの国々がAIの進展に寄与する明確な傾向があります。
Q3.AIモデルのトレーニングに使用されるハードウェアの種類にパターンはありますか？また、ハードウェアの利用は異なるモデル間でどのように異なりますか？
ハードウェアの種類
最も一般的なハードウェア：AIモデルのトレーニングに最も頻繁に使用されるハードウェアには、Google TPU v3、NVIDIA V100、NVIDIA A100が含まれており、Google TPU v3が最も広く使用されていて、その頻度は47です。
多様なオプション：異なるハードウェアの種類が幅広く使用されており、AIトレーニングのハードウェアオプションの多様性を示しています。
ハードウェアの利用
平均利用率：モデル全体の平均ハードウェア利用率は約0.37です。
中央値の利用率：中央値の利用率はやや低く0.359であり、一部のケースでは利用率が高く偏っていることを示唆しています。
標準偏差：標準偏差は0.108であり、利用率に中程度のばらつきがあることを示しています。
視覚化の洞察
頻度分布：棒グラフは、特定のハードウェアタイプに対する明確な好みを示し、トップ数のオプションの後に頻度が急激に減少しています。
利用率分布：ボックスプロットは、ほとんどの利用率値が高めに集まっていることを示しており、一部の外れ値は低めに散らばっています。
結論と洞察
ハードウェアの好み：特定の高性能ハードウェアタイプに対する明確な好みがあり、これは複雑なAIモデルを処理できる効率と機能に起因している可能性があります。
利用のばらつき：利用は一般的に高いですが、いくつかのばらつきがあり、これは異なるAIモデルの具体的な要件や使用されるハードウェアの効率によって影響を受ける可能性があります。
Q4.引用の数とAIモデルの注目度基準の関係は何ですか？
注目度基準と引用の分析
高い引用数のモデル：'高い引用数'に分類されるモデルは平均で10,715件の引用を持っています。これは、高い引用数で認識されるモデルが多くの引用を持つ傾向があることを示しています。
歴史的な重要性：'歴史的な重要性'と'高い引用数'を組み合わせると、平均引用数が73,839に達します。これは、高い引用数と歴史的重要性が組み合わさることで、モデルの注目度が大きく向上することを示唆しています。
SOTA改善：'SOTA改善'が記載されているモデルは平均で5,054件の引用を持っています。これは、最新技術の改善が認識されているが、歴史的に重要なモデルの引用レベルには達していない可能性を示しています。
トレーニングコスト：'トレーニングコスト'を基準とするモデルは、平均で30,858件の引用を持っており、トレーニングコストがモデルの認知と引用数において重要な要因であることを示しています。
結論と洞察
歴史的な重要性と引用数：高い引用数と歴史的に重要なモデルは、最も多くの引用を受けており、歴史的な影響と引用数の間に強い相関関係があることを示唆しています。
トレーニングコストの影響：トレーニングコストは引用数の顕著な要因であり、重要なトレーニングコストを持つモデルは、しばしば認識され、より頻繁に引用されます。
Q5.モデルのアクセス可能性（例：オープンアクセス、APIアクセス）は、注目度基準とトレーニング計算コストにどのように関連していますか？
モデルのアクセス可能性、注目度基準、およびトレーニング計算コストの関係
モデルのアクセス可能性と注目度基準
APIアクセス：APIアクセスを持つモデルは、特にSOTA改善や重要な使用の分野で高い頻度の注目度基準を示しています。
ホストアクセス（APIなし）：このタイプはAPIアクセスに比べて注目度基準が少なくなります。
オープンアクセス： さまざまなタイプのオープンアクセス（非商業、制限付き、無制限）は、異なる注目度基準の頻度を示し、一般的にAPIアクセスよりも低いです。
未リリースのモデル：これらは最小限の注目度基準を持ち、限られた認識または影響を示しています。
モデルのアクセス可能性とトレーニング計算コスト
APIアクセス： APIアクセスを持つモデルは、最も高い平均トレーニング計算コストを持ち、これらのモデルに相当なリソースが投資されていることを示しています。
ホストアクセス（APIなし）： これらのモデルは、APIアクセスよりも低いが、ほとんどのオープンアクセスの種類よりも高い中程度の計算コストを持ちます。
オープンアクセス：計算コストは異なり、非商業および制限付きの使用は中程度のコストを持ち、無制限のアクセスは最低のコストを持ちます。
未リリースのモデル： これらは比較的低い計算コストを持ち、限られた開発や配備を反映しています。
視覚的洞察
トレーニング計算コストのチャートは、APIアクセスモデルにおける大幅な投資を強調しており、他のアクセス可能性のタイプでは大きな減少を示しています。
結論と洞察
投資と影響： APIアクセスのあるモデルは非常に注目度が高くリソース集約型であり、計算リソースへの投資とモデルの影響との間に強い相関関係があることを示唆しています。
多様なアクセス可能性：オープンアクセスモデルはコストが低いにもかかわらず、さまざまな注目度を示しており、高いリソース投資なしに影響を与える可能性を示しています。未リリースのモデルはコストと注目度の両方が低く、限られた露出や開発を反映しています。
Q6.AIモデルの発表の傾向は時間の経過ともにどのように変化し、これらの傾向はフロンティアモデルの発展とどのように関連していますか？
発表の傾向
安定した成長：1950年から2000年頃まで、AIモデルの出版数は比較的低く安定しており、年平均約13.76の出版数でした。
顕著な増加：2000年以降、出版物の増加が目立ち、最近では104に達するピークを迎えています。これはAI技術への関心と進展が高まっていることを示唆しています。
フロンティアモデル
データの不足：フロンティアモデルの開発についてのデータは利用できず、この分野の傾向を直接分析することは困難です。
時系列プロット
指数的成長：プロットは、2010年頃からAIモデルの発表が急激に増加していることを示し、急速な進展と研究活動の増加を示しています。
最近の減少：最近の年に減少が見られ、これは不完全なデータや外部要因による可能性があります。
結論と洞察
AIモデルの成長：AIモデルの出版は過去20年間で大きく成長しており、技術の進展と研究の焦点の増加を反映しています。
Q7.どの企業が最も使用されているAIモデルのトップ10を持っていますか？
トップAIモデルと関連企業
AIモデルとその企業
ResNet-110（CIFAR-10）： Microsoft によって開発され、172,714件の引用があります。
ResNet-152（ImageNet）：同じくMicrosoftから、172,714件の引用があります。
ADAM（CIFAR-10）： アムステルダム大学、OpenAI、およびトロント大学に関連し、139,989件の引用があります。
AlexNet：トロント大学によって作成され、112,228件の引用があります。
Transformer：Google ResearchとGoogle Brainによって開発され、104,993件の引用があります。
VGG19：オックスフォード大学から、93,036件の引用があります。
VGG16：同じくオックスフォード大学から、93,036件の引用があります。
BERT-Large：Googleによって開発され、81,681件の引用があります。
LSTM：ミュンヘン工科大学に関連し、80,987件の引用があります。
Faster R-CNN：Microsoft Researchから、55,711件の引用があります。
結論と洞察
Microsoft は、複数のトップAIモデルに関連しており、AI開発における重要な影響力を示しています。
Google およびその研究部門も、特にTransformerやBERT-Largeのようなモデルで重要な役割を果たしています。
オックスフォード大学 とトロント大学 は、注目すべきAIモデルの開発に大きく貢献しており、AI研究における学術機関の重要性を示しています。
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