الإمكانيات الهائلة لقطاع بيانات الذكاء الاصطناعي وصعود Web3 DataFi
في عصر يتنافس فيه الجميع لبناء أفضل نماذج أساسية على مستوى العالم، تعتبر القدرة الحسابية وهندسة النماذج مهمة بالطبع، ولكن الخندق الحقيقي يكمن في بيانات التدريب. ستستكشف هذه المقالة إمكانيات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن أن تصبح Web3 DataFi قوة ناشئة في هذا المجال.
أهمية بيانات الذكاء الاصطناعي
مع التطور السريع لنماذج اللغة الكبيرة، تحولت اهتمامات الصناعة تدريجياً من بنية النموذج إلى القدرة الحاسوبية، والآن أصبحت الأنظار موجهة نحو البيانات. أصبحت البيانات العامل الرئيسي للشركات الذكية للحفاظ على ميزة تنافسية.
تتكون مراحل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي من مرحلتين: التدريب المسبق والتعديل الدقيق. تتطلب مرحلة التدريب المسبق كمية كبيرة من النصوص والرموز والمعلومات الأخرى التي تم جمعها من الإنترنت، بينما تحتاج مرحلة التعديل الدقيق إلى مجموعة بيانات متخصصة تم تصميمها وتصفيتها بعناية. تشكل هاتان الفئتان من البيانات جوهر مسار بيانات الذكاء الاصطناعي.
تعتبر بيانات التدريب عالية الجودة ضرورية لتعزيز قدرات النموذج، تمامًا كما هي الحال مع كتب فنون القتال بالنسبة للخبراء في هذا المجال. مع مرور الوقت، ستكتسب أصول البيانات أيضًا القدرة على الفائدة المركبة، مما يجعل قيمتها تزداد.
مزايا Web3 DataFi
بالمقارنة مع شركات البيانات المركزية التقليدية، فإن Web3 DataFi لديها الفوائد التالية:
تضمن العقود الذكية سيادة البيانات والأمان والخصوصية
يجذب الهيكل الموزع أفضل قوة عاملة مناسبة من جميع أنحاء العالم
توفر blockchain آليات تحفيز وتصفية واضحة
يساعد في بناء سوق بيانات فعال ومفتوح
بالنسبة للمستخدمين العاديين، تعتبر DataFi واحدة من أقل الطرق لاحتراف مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يمكن للمستخدمين المشاركة من خلال تقديم البيانات، وتقييم النماذج، وغيرها من المهام البسيطة، والحصول على المكافآت المناسبة.
نظرة عامة على المشاريع ذات الإمكانيات
حصلت العديد من مشاريع Web3 DataFi على تمويل كبير، بما في ذلك:
ساهارا الذكاء الاصطناعي: بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي وسوق تداول
Yupp: منصة تغذية راجعة لنماذج الذكاء الاصطناعي
فانا: منصة تحويل بيانات الأفراد إلى عملات
Chainbase: خدمة معالجة البيانات على السلسلة
سابين: تحويل المعرفة البشرية إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
التحديات الرئيسية التي تواجه مشروع DataFi الحالي تشمل:
كيف تبني ولاء المستخدمين وميزة المنصة
ضمان جودة البيانات، وتجنب طرد العملات الجيدة من العملات السيئة
زيادة شفافية المشروع، وتجسيد روح Web3 الحقيقية
تحقيق التوازن بين مشاركة مستخدمي toC واحتياجات عملاء toB
تمثل DataFi العلاقة الطويلة الأمد بين الذكاء البشري والذكاء الآلي. بالنسبة لأولئك الذين يشعرون بالفضول حول عصر الذكاء الاصطناعي ولديهم مثالية blockchain، قد يكون الانخراط في DataFi خيارًا مناسبًا.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
ظهور Web3 DataFi إنشاء مسار بيانات AI جديد
الإمكانيات الهائلة لقطاع بيانات الذكاء الاصطناعي وصعود Web3 DataFi
في عصر يتنافس فيه الجميع لبناء أفضل نماذج أساسية على مستوى العالم، تعتبر القدرة الحسابية وهندسة النماذج مهمة بالطبع، ولكن الخندق الحقيقي يكمن في بيانات التدريب. ستستكشف هذه المقالة إمكانيات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي، وكيف يمكن أن تصبح Web3 DataFi قوة ناشئة في هذا المجال.
أهمية بيانات الذكاء الاصطناعي
مع التطور السريع لنماذج اللغة الكبيرة، تحولت اهتمامات الصناعة تدريجياً من بنية النموذج إلى القدرة الحاسوبية، والآن أصبحت الأنظار موجهة نحو البيانات. أصبحت البيانات العامل الرئيسي للشركات الذكية للحفاظ على ميزة تنافسية.
تتكون مراحل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي من مرحلتين: التدريب المسبق والتعديل الدقيق. تتطلب مرحلة التدريب المسبق كمية كبيرة من النصوص والرموز والمعلومات الأخرى التي تم جمعها من الإنترنت، بينما تحتاج مرحلة التعديل الدقيق إلى مجموعة بيانات متخصصة تم تصميمها وتصفيتها بعناية. تشكل هاتان الفئتان من البيانات جوهر مسار بيانات الذكاء الاصطناعي.
تعتبر بيانات التدريب عالية الجودة ضرورية لتعزيز قدرات النموذج، تمامًا كما هي الحال مع كتب فنون القتال بالنسبة للخبراء في هذا المجال. مع مرور الوقت، ستكتسب أصول البيانات أيضًا القدرة على الفائدة المركبة، مما يجعل قيمتها تزداد.
مزايا Web3 DataFi
بالمقارنة مع شركات البيانات المركزية التقليدية، فإن Web3 DataFi لديها الفوائد التالية:
بالنسبة للمستخدمين العاديين، تعتبر DataFi واحدة من أقل الطرق لاحتراف مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يمكن للمستخدمين المشاركة من خلال تقديم البيانات، وتقييم النماذج، وغيرها من المهام البسيطة، والحصول على المكافآت المناسبة.
نظرة عامة على المشاريع ذات الإمكانيات
حصلت العديد من مشاريع Web3 DataFi على تمويل كبير، بما في ذلك:
تحديات التنمية وآفاقها
التحديات الرئيسية التي تواجه مشروع DataFi الحالي تشمل:
تمثل DataFi العلاقة الطويلة الأمد بين الذكاء البشري والذكاء الآلي. بالنسبة لأولئك الذين يشعرون بالفضول حول عصر الذكاء الاصطناعي ولديهم مثالية blockchain، قد يكون الانخراط في DataFi خيارًا مناسبًا.