我们通过系统文献综述和定量分析验证了关于 pre-trained model (ptm)的重复使用的定性研究结论,证实 ptm 具有比传统软件更高的更新速度,并且文档质量与 ptm 的受欢迎程度存在强相关性。
机器学习和人工智能的快速发展推动了像hugging face(hf)这样的平台成为模型开发和共享的中心。本研究报告综合了两项关于hf的研究,重点关注碳排放、ml模型的演化和维护。报告提供了指导性框架,有助于负责任和可持续的ml进展,并促进对ml模型更广泛影响的理解。
我们通过系统文献综述和定量分析验证了关于 pre-trained model (ptm)的重复使用的定性研究结论,证实 ptm 具有比传统软件更高的更新速度,并且文档质量与 ptm 的受欢迎程度存在强相关性。
机器学习和人工智能的快速发展推动了像hugging face(hf)这样的平台成为模型开发和共享的中心。本研究报告综合了两项关于hf的研究,重点关注碳排放、ml模型的演化和维护。报告提供了指导性框架,有助于负责任和可持续的ml进展,并促进对ml模型更广泛影响的理解。