В эпоху глобальной конкуренции за создание лучших базовых моделей вычислительная мощность и архитектура моделей, безусловно, важны, но настоящая защита заключается в обучающих данных. В этой статье будет рассмотрен потенциал AI-данных и то, как Web3 DataFi может стать новой силой в этой области.
Важность данных ИИ
С быстрым развитием больших языковых моделей внимание отрасли постепенно смещается с архитектуры модели на вычислительные мощности, а теперь снова обращается к данным. Данные становятся ключевым фактором, позволяющим компаниям в области ИИ сохранять конкурентные преимущества.
Обучение AI-моделей делится на два этапа: предварительное обучение и дообучение. На этапе предварительного обучения требуется большое количество текстов, кода и другой информации, собранной из сети, в то время как на этапе дообучения необходимы тщательно подобранные профессиональные наборы данных. Эти два типа данных составляют основную часть AI Data трека.
Высококачественные обучающие данные имеют решающее значение для повышения возможностей модели, как секретные техники боевых искусств для мастеров боевых искусств. Со временем данные также будут обладать способностью кCompound Interest, и их ценность будет расти.
Преимущества Web3 DataFi
В отличие от традиционных централизованных компаний по обработке данных, Web3 DataFi имеет следующие преимущества:
Умные контракты обеспечивают суверенитет данных, безопасность и конфиденциальность.
Распределенная архитектура привлекает наиболее подходящую рабочую силу со всего мира
Блокчейн предоставляет четкие механизмы стимулирования и расчетов
Способствует созданию эффективного и открытого рынка данных
Для обычных пользователей DataFi является одним из самых простых способов участия в децентрализованных AI проектах. Пользователи могут участвовать, предоставляя данные, оценивая модели и выполняя другие простые задачи, получая соответствующие награды.
Обзор перспективных проектов
Несколько проектов Web3 DataFi получили значительное финансирование, включая:
Sahara AI: Децентрализованная инфраструктура ИИ и торговая площадка
Yupp: Платформа обратной связи AI-моделей
Vana: Платформа для монетизации личных данных
Chainbase: сервис обработки данных на блокчейне
Sapien: Превращение человеческих знаний в данные для обучения ИИ
Prisma X: Открытый координационный уровень для роботов
Masa: проект подсети экосистемы Bittensor
Irys: Программируемое хранилище данных и вычисления
ORO: Участие обычных людей в платформе AI-вкладов
Gata: децентрализованный уровень данных
Вызовы развития и перспективы
Основные вызовы, с которыми сталкивается текущий проект DataFi, включают:
Как создать лояльность пользователей и преимущества платформы
Обеспечение качества данных, избегая вытеснения хороших денег плохими
Повышение прозрачности проектов, истинное воплощение духа Web3
Баланс участия пользователей toC и потребностей клиентов toB
DataFi представляет собой долгосрочные отношения симбиоза между человеческим интеллектом и машинным интеллектом. Для тех, кто полон любопытства по поводу эпохи ИИ и имеет идеалы блокчейна, участие в DataFi может стать разумным выбором.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Восхождение Web3 DataFi: создание нового пути для данных AI
Огромный потенциал AI-данных и восход Web3 DataFi
В эпоху глобальной конкуренции за создание лучших базовых моделей вычислительная мощность и архитектура моделей, безусловно, важны, но настоящая защита заключается в обучающих данных. В этой статье будет рассмотрен потенциал AI-данных и то, как Web3 DataFi может стать новой силой в этой области.
Важность данных ИИ
С быстрым развитием больших языковых моделей внимание отрасли постепенно смещается с архитектуры модели на вычислительные мощности, а теперь снова обращается к данным. Данные становятся ключевым фактором, позволяющим компаниям в области ИИ сохранять конкурентные преимущества.
Обучение AI-моделей делится на два этапа: предварительное обучение и дообучение. На этапе предварительного обучения требуется большое количество текстов, кода и другой информации, собранной из сети, в то время как на этапе дообучения необходимы тщательно подобранные профессиональные наборы данных. Эти два типа данных составляют основную часть AI Data трека.
Высококачественные обучающие данные имеют решающее значение для повышения возможностей модели, как секретные техники боевых искусств для мастеров боевых искусств. Со временем данные также будут обладать способностью кCompound Interest, и их ценность будет расти.
Преимущества Web3 DataFi
В отличие от традиционных централизованных компаний по обработке данных, Web3 DataFi имеет следующие преимущества:
Для обычных пользователей DataFi является одним из самых простых способов участия в децентрализованных AI проектах. Пользователи могут участвовать, предоставляя данные, оценивая модели и выполняя другие простые задачи, получая соответствующие награды.
Обзор перспективных проектов
Несколько проектов Web3 DataFi получили значительное финансирование, включая:
Вызовы развития и перспективы
Основные вызовы, с которыми сталкивается текущий проект DataFi, включают:
DataFi представляет собой долгосрочные отношения симбиоза между человеческим интеллектом и машинным интеллектом. Для тех, кто полон любопытства по поводу эпохи ИИ и имеет идеалы блокчейна, участие в DataFi может стать разумным выбором.