计算资源在出版基础模型研究中的作用

人工智能（AI）的前沿研究需要大量的资源，包括图形处理器（GPU）、数据和人力资源。在本文中，我们评估了这些资源与基础模型（FM）的科学进展之间的关系。我们回顾了2022年至2024年间发表的6517篇FM论文，并对229位第一作者进行了计算资源对科学产出的影响的调查。我们发现，计算资源的增加与国家资金分配和引用次数相关，但我们的发现并未观察到与研究环境（学术或工业）、领域或研究方法论的强相关性。我们建议个人和机构专注于创造共享且可负担的计算机会，以降低资源不足的研究人员的入门门槛。这些步骤有助于扩大FM研究的参与度，促进思想和贡献者的多样性，并维持AI的创新和进步。数据将可在：https://mit-calc.csail.mit.edu/ 获取。