Великий потенціал AI-даних та зростання Web3 DataFi
У епоху глобальної конкуренції за створення кращих базових моделей обчислювальна потужність і архітектура моделей, безумовно, важливі, але справжня захисна стіна полягає в навчальних даних. У цій статті буде досліджено потенціал AI-даних, а також те, як Web3 DataFi може стати новою силою в цій сфері.
Важливість даних штучного інтелекту
З розвитком великих мовних моделей увага галузі поступово переміщалася від архітектури моделей до обчислювальної потужності, а сьогодні знову зосереджується на даних. Дані стають ключовим фактором, що дозволяє AI-компаніям зберігати конкурентні переваги.
Навчання моделей ШІ поділяється на два етапи: попереднє навчання та доопрацювання. Етап попереднього навчання потребує великої кількості текстів, кодів та іншої інформації, зібраної з Інтернету, тоді як етап доопрацювання потребує ретельно спроектованих та відібраних професійних наборів даних. Ці два типи даних складають основну частину траси AI Data.
Якісні навчальні дані є критично важливими для підвищення можливостей моделі, так само, як майстерність бойових мистецтв для майстрів бойових мистецтв. З часом, дані активи також будуть мати здатність до складних відсотків, їхня вартість буде зростати.
Переваги Web3 DataFi
На відміну від традиційних централізованих компаній з обробки даних, Web3 DataFi має такі переваги:
Смарт-контракти забезпечують суверенітет даних, безпеку та конфіденційність
Розподілена архітектура приваблює найкращу робочу силу з усього світу
Блокчейн забезпечує чіткі механізми стимулювання та розрахунків
Сприяє створенню ефективного та відкритого ринку даних
Для звичайних користувачів DataFi є одним із способів участі в децентралізованих AI проектах з найнижчим порогом входу. Користувачі можуть брати участь, виконуючи прості завдання, такі як надання даних, оцінка моделей тощо, отримуючи відповідні винагороди.
Огляд потенційних проектів
Кілька проектів Web3 DataFi отримали значне фінансування, зокрема:
Sahara AI: децентралізована інфраструктура ШІ та ринок торгівлі
Yupp: Платформа зворотного зв'язку для AI моделей
Vana: платформа монетизації особистих даних
Chainbase: послуги обробки даних на ланцюгу
Sapien: Перетворення людських знань на дані для навчання ШІ
Prisma X: Роботизований відкритий координуючий рівень
Masa: проект підмережі екосистеми Bittensor
Irys: програмоване зберігання даних та обчислення
ORO: Платформа внесків у штучний інтелект для звичайних людей
Gata: децентралізований рівень даних
Виклики розвитку та перспективи
Головні виклики, з якими стикається поточний проект DataFi, включають:
Як створити лояльність користувачів та переваги платформи
Забезпечення якості даних, уникнення витіснення добрих монет поганими
Підвищення прозорості проєкту, справжнє відображення духу Web3
Балансування участі користувачів toC та потреб клієнтів toB
DataFi представляє собою тривалу симбіоз людського інтелекту та машинного інтелекту. Для тих, хто сповнений цікавості до епохи ШІ та має ідеали блокчейну, участь у DataFi може стати вдалим вибором.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Поява Web3 DataFi: створення нової арени даних AI
Великий потенціал AI-даних та зростання Web3 DataFi
У епоху глобальної конкуренції за створення кращих базових моделей обчислювальна потужність і архітектура моделей, безумовно, важливі, але справжня захисна стіна полягає в навчальних даних. У цій статті буде досліджено потенціал AI-даних, а також те, як Web3 DataFi може стати новою силою в цій сфері.
Важливість даних штучного інтелекту
З розвитком великих мовних моделей увага галузі поступово переміщалася від архітектури моделей до обчислювальної потужності, а сьогодні знову зосереджується на даних. Дані стають ключовим фактором, що дозволяє AI-компаніям зберігати конкурентні переваги.
Навчання моделей ШІ поділяється на два етапи: попереднє навчання та доопрацювання. Етап попереднього навчання потребує великої кількості текстів, кодів та іншої інформації, зібраної з Інтернету, тоді як етап доопрацювання потребує ретельно спроектованих та відібраних професійних наборів даних. Ці два типи даних складають основну частину траси AI Data.
Якісні навчальні дані є критично важливими для підвищення можливостей моделі, так само, як майстерність бойових мистецтв для майстрів бойових мистецтв. З часом, дані активи також будуть мати здатність до складних відсотків, їхня вартість буде зростати.
Переваги Web3 DataFi
На відміну від традиційних централізованих компаній з обробки даних, Web3 DataFi має такі переваги:
Для звичайних користувачів DataFi є одним із способів участі в децентралізованих AI проектах з найнижчим порогом входу. Користувачі можуть брати участь, виконуючи прості завдання, такі як надання даних, оцінка моделей тощо, отримуючи відповідні винагороди.
Огляд потенційних проектів
Кілька проектів Web3 DataFi отримали значне фінансування, зокрема:
Виклики розвитку та перспективи
Головні виклики, з якими стикається поточний проект DataFi, включають:
DataFi представляє собою тривалу симбіоз людського інтелекту та машинного інтелекту. Для тих, хто сповнений цікавості до епохи ШІ та має ідеали блокчейну, участь у DataFi може стати вдалим вибором.