[논문리뷰] The Role of Computing Resources in Publishing Foundation Model Research

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저자: Yuexing Hao, Yue Huang, Haoran Zhang, Chenyang Zhao, Zhenwen Liang, Paul Pu Liang, Yue Zhao, Lichao Sun, Saleh Kalantari, Xiangliang Zhang, Marzyeh Ghassemi

핵심 연구 목표

본 논문은 GPU, 데이터, 인적 자원과 같은 컴퓨팅 리소스가 파운데이션 모델(FM) 연구의 과학적 발전 및 출판에 미치는 영향을 평가합니다. 특히 이러한 리소스 접근성이 연구 성과, 출판율, 인용 수에 어떤 상관관계를 가지는지 분석하고, 리소스 불균형이 AI 연구 생태계에 미치는 영향을 탐구하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

2022년부터 2024년까지 출판된 6517편의 FM 논문을 분석하고, 229명의 주저자를 대상으로 컴퓨팅 리소스 사용에 대한 설문조사를 수행했습니다. GPT-40 mini LLM을 활용하여 논문 PDF에서 GPU 사용량, TFLOPs, 연구 환경 및 자금 출처 등 상세 정보를 추출했으며, 연구의 도메인, 단계, 방법론에 따라 논문을 분류했습니다.

주요 결과

더 많은 GPU 접근이 논문 게재 승인율 및 인용 수 증가와 연관됨을 발견했습니다. 대부분의 FM 연구는 **학계(4,851편)**에서 주도했지만, 산업계 연구는 더 높은 컴퓨팅 리소스(특히 TFLOPs)와 강한 상관관계를 보였습니다. 또한, **개방형 모델(Llama)**이 **폐쇄형 모델(GPT)**보다 더 많이 사용되었으나, 논문 내 GPU 정보 공개율은 **59.7%**의 큰 격차를 보이며 매우 낮았습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

파운데이션 모델 연구의 리소스 집약적 특성으로 인한 연구 중앙 집중화 문제를 시사하며, 특히 산업계와 학계 간의 컴퓨팅 격차가 심화되고 있음을 보여줍니다. 연구 투명성을 높이기 위해 컴퓨팅 리소스 사용에 대한 표준화된 보고가 시급함을 강조합니다. 공유 컴퓨팅 기회를 확대하고 개방형 모델을 지원함으로써 AI 연구의 진입 장벽을 낮추고 다양성을 촉진하는 것이 중요합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.