Open-Source Leaderboards für KI-Artefakte auf Hugging Face

Hugging Face, eine bekannte Plattform für die Zusammenarbeit in der Künstlichen Intelligenz (KI), hat kürzlich eine neue Funktion namens "Paper-central" eingeführt. Diese Plattform beherbergt nun Open-Source-Leaderboards, die es ermöglichen, die Auswirkungen von Forschungsarbeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz besser zu bewerten.

Bewertung von Forschungsarbeiten durch Open-Source-Artefakte

Ähnlich dem h-Index, der die Zitierhäufigkeit von wissenschaftlichen Publikationen misst, bieten die neuen Leaderboards auf Hugging Face eine Möglichkeit, die Bedeutung von Forschungsarbeiten anhand der von ihnen generierten Open-Source-Artefakte zu bewerten. Zu diesen Artefakten gehören:

- Datensätze - Modelle - Spaces (interaktive Anwendungen)

Diese Herangehensweise an die Bewertung von Forschungsarbeiten ist besonders relevant im Bereich der KI, da die Veröffentlichung von Open-Source-Code, Modellen und Datensätzen eine zentrale Rolle bei der Förderung von Innovation und Zusammenarbeit spielt.

Identifizierung einflussreicher Autoren und Beitragende

Die Open-Source-Leaderboards auf Hugging Face bieten nicht nur Einblicke in die Auswirkungen von Forschungsarbeiten, sondern ermöglichen es auch, einflussreiche Autoren und Beitragende innerhalb der KI-Community zu identifizieren.

Auf der Plattform können Nutzer die folgenden Informationen einsehen:

- Autoren, deren Arbeiten die meisten Open-Source-Artefakte hervorgebracht haben - Aktivste Beitragende, die Artefakte in Verbindung mit Forschungsarbeiten entwickelt haben

Diese Informationen sind besonders nützlich für Forschende, Studierende und Unternehmen, die nach Experten in bestimmten Bereichen der KI suchen oder die neuesten Fortschritte und Trends in der KI-Forschung verfolgen möchten.

Förderung von Transparenz und Zusammenarbeit

Durch die Einführung von Open-Source-Leaderboards unterstreicht Hugging Face sein Engagement für Transparenz und Zusammenarbeit in der KI-Community.

Die Plattform bietet Forschenden die Möglichkeit:

- Ihre Arbeit einem breiteren Publikum zugänglich zu machen - Die Wiederverwendung und Weiterentwicklung ihrer Forschungsergebnisse zu fördern - Anerkennung für ihre Beiträge zur Open-Source-KI-Community zu erhalten

Diese Initiative trägt dazu bei, eine Kultur des offenen Austauschs und der Zusammenarbeit in der KI-Forschung zu fördern und die Entwicklung innovativer KI-Lösungen zu beschleunigen.

Fazit

Die neuen Open-Source-Leaderboards auf Hugging Face sind ein wertvolles Werkzeug für die Bewertung von Forschungsarbeiten und die Identifizierung einflussreicher Akteure in der KI-Community. Durch die Förderung von Transparenz und Zusammenarbeit leistet diese Initiative einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung der KI-Forschung und -Entwicklung.

Bibliographie

https://huggingface.co/open-llm-leaderboard https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard https://huggingface.co/collections/open-llm-leaderboard/llm-leaderboard-best-models-652d6c7965a4619fb5c27a03 https://at.linkedin.com/posts/thom-wolf_open-llm-leaderboard-a-hugging-face-space-activity-7070334210116329472-x6ek https://huggingface.co/akhaliq https://huggingface.co/ https://www.reddit.com/r/machinelearningnews/comments/1cqxm8t/intel_releases_a_lowbit_quantized_open_llm/ https://huggingface.co/blog/leaderboard-medicalllm