O 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 de base, a capacidade de computação e a arquitetura do modelo são certamente importantes, mas a verdadeira barreira de proteção é os dados de treino. Este artigo irá explorar o potencial da corrida de dados de IA e como o Web3 DataFi pode tornar-se uma nova força emergente neste campo.
A importância dos dados de IA
O poder computacional, os modelos e os dados são os três pilares dos modelos de IA. Com a popularização da arquitetura transformer e a resolução gradual dos problemas de poder computacional, a importância dos dados tem se tornado cada vez mais evidente. O treinamento de modelos é dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino, que requerem diferentes tipos de dados.
Fase de pré-treinamento: necessita de uma grande quantidade de textos, códigos e outras informações coletadas na internet.
Fase de ajuste fino: um conjunto de dados que requer um design e seleção cuidadosos para desenvolver habilidades específicas do modelo.
Estas duas classes de dados constituem o núcleo da corrida de dados de IA. À medida que a capacidade dos modelos aumenta, dados de treinamento de alta qualidade e especializados se tornarão fatores determinantes para o desempenho do modelo.
Vantagens do Web3 DataFi
Comparado com empresas de dados tradicionais, o Web3 tem vantagens naturais no campo dos dados de IA:
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 fornece mecanismos de incentivo e liquidação claros
Ajuda a construir um mercado de dados eficiente e aberto em uma única plataforma.
Para utilizadores comuns, a DataFi é o melhor ponto de entrada para participar em projetos de IA descentralizada, com baixas barreiras de entrada e múltiplas formas de participação.
Projetos com potencial em Web3 DataFi
Vários projetos DataFi já obtiveram financiamento considerável, mostrando um grande potencial:
Sahara AI: Criar uma super infraestrutura e mercado de negociação de IA descentralizada
Yupp: Plataforma de feedback de modelos de IA
Vana: Transformar dados pessoais em ativos digitais monetizáveis.
Chainbase: Focado em dados on-chain
Sapien: Transformar o conhecimento humano em dados de treino de IA de alta qualidade
Prisma X: Camada de coordenação aberta dos robôs
Masa: o projeto de sub-rede de dados do ecossistema Bittensor
Irys: Focado em armazenamento de dados programáveis e computação
ORO: Capacitar pessoas comuns a contribuírem para a IA
Gata: camada de dados descentralizada
Sugestões para o desenvolvimento do projeto
Focar na motivação dos primeiros utilizadores e na otimização da experiência
Dar importância à gestão da qualidade dos dados, estabelecendo relações de cooperação saudáveis a longo prazo.
Aumentar a transparência do projeto, demonstrar determinação na descentralização
Duas frentes: atrair participantes toC para construir um ciclo ecológico, ao mesmo tempo que se procura o reconhecimento de grandes clientes toB.
DataFi representa a relação de simbiose entre a inteligência humana e a inteligência das máquinas. Para aqueles que estão ansiosos pela era da IA, mas um pouco apreensivos, participar de projetos DataFi é uma escolha que faz sentido.
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A Ascensão do Web3 DataFi: Novas Oportunidades na Corrida de Dados de IA
O 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 de base, a capacidade de computação e a arquitetura do modelo são certamente importantes, mas a verdadeira barreira de proteção é os dados de treino. Este artigo irá explorar o potencial da corrida de dados de IA e como o Web3 DataFi pode tornar-se uma nova força emergente neste campo.
A importância dos dados de IA
O poder computacional, os modelos e os dados são os três pilares dos modelos de IA. Com a popularização da arquitetura transformer e a resolução gradual dos problemas de poder computacional, a importância dos dados tem se tornado cada vez mais evidente. O treinamento de modelos é dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino, que requerem diferentes tipos de dados.
Estas duas classes de dados constituem o núcleo da corrida de dados de IA. À medida que a capacidade dos modelos aumenta, dados de treinamento de alta qualidade e especializados se tornarão fatores determinantes para o desempenho do modelo.
Vantagens do Web3 DataFi
Comparado com empresas de dados tradicionais, o Web3 tem vantagens naturais no campo dos dados de IA:
Para utilizadores comuns, a DataFi é o melhor ponto de entrada para participar em projetos de IA descentralizada, com baixas barreiras de entrada e múltiplas formas de participação.
Projetos com potencial em Web3 DataFi
Vários projetos DataFi já obtiveram financiamento considerável, mostrando um grande potencial:
Sugestões para o desenvolvimento do projeto
DataFi representa a relação de simbiose entre a inteligência humana e a inteligência das máquinas. Para aqueles que estão ansiosos pela era da IA, mas um pouco apreensivos, participar de projetos DataFi é uma escolha que faz sentido.