O enorme potencial da pista de dados de IA e a ascensão do Web3 DataFi
Na era em que o mundo compete para construir os melhores modelos básicos, a capacidade de computação e a arquitetura do modelo são, sem dúvida, importantes, mas a verdadeira barreira está nos dados de treinamento. Este artigo explorará o potencial da corrida de dados de IA e como o Web3 DataFi pode se tornar uma força emergente neste campo.
A importância dos dados de IA
Com o rápido desenvolvimento dos grandes modelos de linguagem, a atenção da indústria tem se deslocado gradualmente da arquitetura do modelo para o poder de computação, e agora os olhares estão voltados para os dados. Os dados estão se tornando um fator chave para as empresas de IA manterem sua vantagem competitiva.
O treinamento de modelos de IA é dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino. A fase de pré-treinamento requer uma grande quantidade de textos, códigos e outras informações coletadas na web, enquanto a fase de ajuste fino exige conjuntos de dados profissionais cuidadosamente projetados e selecionados. Estas duas categorias de dados constituem o núcleo da pista de dados de IA.
Dados de treinamento de alta qualidade são cruciais para a melhoria das capacidades do modelo, assim como um manual de artes marciais para um mestre das artes marciais. Com o passar do tempo, os ativos de dados também terão a capacidade de juros compostos, aumentando cada vez mais de valor.
Vantagens do Web3 DataFi
Em comparação com as empresas de dados centralizadas tradicionais, o Web3 DataFi possui as seguintes vantagens:
Os contratos inteligentes garantem a soberania, segurança e privacidade dos dados.
A arquitetura distribuída atrai a força de trabalho mais adequada do mundo
A blockchain oferece mecanismos de incentivo e liquidação claros
Contribui para a construção de um mercado de dados eficiente e aberto
Para os utilizadores comuns, o DataFi é uma das maneiras com menor barreira de entrada para participar em projetos de IA descentralizada. Os utilizadores podem participar realizando tarefas simples, como fornecer dados ou avaliar modelos, e receber recompensas correspondentes.
Visão Geral de Projetos com Potencial
Vários projetos Web3 DataFi já obtiveram um financiamento considerável, incluindo:
Sahara AI: infraestrutura de IA descentralizada e mercado de negociação
Yupp: Plataforma de feedback de modelos de IA
Vana: plataforma de monetização de dados pessoais
Chainbase: serviço de processamento de dados na blockchain
Sapien: O conhecimento humano transformado em dados de treino para IA
Prisma X: Camada de Coordenação Aberta de Robôs
Masa: Projeto de sub-rede do ecossistema Bittensor
Irys: armazenamento e cálculo de dados programáveis
ORO: Plataforma de contribuição de IA para pessoas comuns
Gata: Camada de dados descentralizada
Desafios e Perspectivas de Desenvolvimento
Os principais desafios que os projetos DataFi enfrentam atualmente incluem:
Como estabelecer a retenção de usuários e a vantagem da plataforma
Garantir a qualidade dos dados, evitando que moedas de má qualidade expulsem as de boa qualidade.
Aumentar a transparência do projeto, refletindo verdadeiramente o espírito do Web3
Equilibrar a participação dos usuários toC e as necessidades dos clientes toB
DataFi representa a relação de simbiose de longo prazo entre a inteligência humana e a inteligência das máquinas. Para aqueles que são curiosos sobre a era da IA e têm ideais de blockchain, participar do DataFi pode ser uma escolha que se alinha com o momento.
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A ascensão do Web3 DataFi cria uma nova pista de dados de IA
O enorme potencial da pista de dados de IA e a ascensão do Web3 DataFi
Na era em que o mundo compete para construir os melhores modelos básicos, a capacidade de computação e a arquitetura do modelo são, sem dúvida, importantes, mas a verdadeira barreira está nos dados de treinamento. Este artigo explorará o potencial da corrida de dados de IA e como o Web3 DataFi pode se tornar uma força emergente neste campo.
A importância dos dados de IA
Com o rápido desenvolvimento dos grandes modelos de linguagem, a atenção da indústria tem se deslocado gradualmente da arquitetura do modelo para o poder de computação, e agora os olhares estão voltados para os dados. Os dados estão se tornando um fator chave para as empresas de IA manterem sua vantagem competitiva.
O treinamento de modelos de IA é dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino. A fase de pré-treinamento requer uma grande quantidade de textos, códigos e outras informações coletadas na web, enquanto a fase de ajuste fino exige conjuntos de dados profissionais cuidadosamente projetados e selecionados. Estas duas categorias de dados constituem o núcleo da pista de dados de IA.
Dados de treinamento de alta qualidade são cruciais para a melhoria das capacidades do modelo, assim como um manual de artes marciais para um mestre das artes marciais. Com o passar do tempo, os ativos de dados também terão a capacidade de juros compostos, aumentando cada vez mais de valor.
Vantagens do Web3 DataFi
Em comparação com as empresas de dados centralizadas tradicionais, o Web3 DataFi possui as seguintes vantagens:
Para os utilizadores comuns, o DataFi é uma das maneiras com menor barreira de entrada para participar em projetos de IA descentralizada. Os utilizadores podem participar realizando tarefas simples, como fornecer dados ou avaliar modelos, e receber recompensas correspondentes.
Visão Geral de Projetos com Potencial
Vários projetos Web3 DataFi já obtiveram um financiamento considerável, incluindo:
Desafios e Perspectivas de Desenvolvimento
Os principais desafios que os projetos DataFi enfrentam atualmente incluem:
DataFi representa a relação de simbiose de longo prazo entre a inteligência humana e a inteligência das máquinas. Para aqueles que são curiosos sobre a era da IA e têm ideais de blockchain, participar do DataFi pode ser uma escolha que se alinha com o momento.