On the Origin of LLMs: An Evolutionary Tree and Graph for 15,821 Large Language Models

On the Origin of LLMs: An Evolutionary Tree and Graph for 15,821 Large Language Models

1. この研究の学術的な背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？

• 答え：近年、大規模言語モデル（LLMs）が非常に注目を集めており、多くの新しいLLMが毎週登場しています。そのため、どのLLMが人気であるかや、どの設定が好まれるかといったことが注目されています。しかし、そのようなLLMsを総合的に管理する方法がまだなく、この問題を解決する必要がある。本研究の学術的な問いは、Hugging Faceなどの機械学習モデルやデータセットのリポジトリにアップロードされたLLMsを解析し、その後、優れたクラスタリング手法を提案することで不足していた総合索引を作成することである。

1. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？

• 答え：本研究の目的は、Hugging FaceのLLMsを解析し、効果的なクラスタリング手法を提供することで、LLMsをよりシステマティックに分類できるようにすることである。この研究の一つの特徴的な点は、Hugging Faceの標準化された名前体系を利用してLLMsを分類することである。独自性と創造性は、数学的手法（n-gramとTF-IDF）を使用して、LLMsを効果的にクラスタリングできることを提出したことにある。

1. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？

• 答え：従来、LMMsの分類方法として、Hugging Faceへのアップロード、LLMsの特徴抽出や言語機能の比較などが用いられていた。本研究は、命名規則の特徴を利用し、機械学習モデルを解析することで、より効果的なクラスタリング方法を発見した。

1. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？

• 答え：本研究では、Hugging Faceにアップロードされた15,821LLMsを解析した。降層的クラスタリングを行い、LLMsを包括的なクラスターに分類する手法を提案した。提案手法では、n-gramとTF-IDFを使用して効果的にクラスタリングを行い、LLMsを効果的にグルーピングすることができた。また、複数の視覚化手法を開発し、Constellation（18,621 LLmsのアトラス）と呼ばれるオンラインプラットフォームを開発した。

1. 本研究の有効性はどのように検証した？

• 答え：本研究では、Hugging Faceにアップロードされた数多くのLLMsをレビューし、提案手法が単一または複数のモデルを優れたクラスタに分類することができることを示した。さらに、Constellationというオンラインプラットフォームを利用して、LLMsを可視化し、容易に検索できるようにした。