В эпоху, когда мировое сообщество соревнуется в создании лучших базовых моделей, вычислительная мощность и архитектура моделей, безусловно, важны, но настоящая крепость — это обучающие данные. В данной статье будет рассмотрен потенциал трассы AI данных и то, как Web3 DataFi может стать новой силой в этой области.
Важность данных ИИ
Мощность, модели и данные являются тремя основными столпами AI моделей. С распространением архитектуры трансформеров и постепенным решением проблем с мощностью, важность данных становится все более очевидной. Обучение модели делится на два этапа: предварительное обучение и дообучение, каждый из которых требует различных типов данных:
Этап предобучения: требуется большое количество информации, такой как текст и код, собранные из Интернета.
Этап тонкой настройки: требуется тщательно спроектированный и отобранный набор данных для развития специфических способностей модели.
Эти два типа данных составляют основу сектора данных ИИ. С повышением возможностей моделей качественные, специализированные обучающие данные станут ключевым фактором, определяющим производительность моделей.
Преимущества Web3 DataFi
В отличие от традиционных данных компаний, Web3 имеет естественное преимущество в области AI данных:
Умные контракты обеспечивают суверенитет данных, безопасность и конфиденциальность
Распределенная архитектура привлекает наиболее подходящую рабочую силу со всего мира
Блокчейн предоставляет четкие механизмы стимуляции и расчетов
Способствует созданию эффективного, открытого единого рынка данных
Для обычных пользователей DataFi является лучшей отправной точкой для участия в децентрализованных AI проектах, так как порог входа низкий и способы участия разнообразны.
Потенциальные проекты Web3 DataFi
Несколько проектов DataFi получили значительное финансирование, демонстрируя огромный потенциал:
Sahara AI: создание супер инфраструктуры и торговой площадки для децентрализованного ИИ
Yupp: Платформа обратной связи по AI моделям
Vana: Превращение личных данных в оцифрованные активы, которые можно монетизировать
Chainbase: Фокус на данных в цепочке
Sapien: Превращение человеческих знаний в высококачественные данные для обучения ИИ
Prisma X: Открытый координационный уровень для роботов
Masa: проект подсети данных экосистемы Bittensor
Irys: сосредоточение на программируемом хранении данных и вычислениях
ORO: Дает возможность обычным людям участвовать в вкладе в ИИ
Gata: Децентрализованный уровень данных
Рекомендации по развитию проекта
Уделяйте внимание поощрению ранних пользователей и оптимизации их опыта
Уделяйте внимание управлению качеством данных, создавайте долгосрочные здоровые партнерские отношения
Увеличение прозрачности проекта, демонстрация решимости к децентрализации
Два подхода: привлечение участников toC для создания замкнутой экосистемы, одновременно добиваясь признания крупных клиентов toB.
DataFi представляет собой симбиотические отношения между человеческим интеллектом и машинным интеллектом. Для тех, кто с нетерпением ждет эпохи ИИ, но немного беспокоится, участие в проекте DataFi может стать удачным 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: новые возможности в области AI данных
Потенциал AI данных и восход Web3 DataFi
В эпоху, когда мировое сообщество соревнуется в создании лучших базовых моделей, вычислительная мощность и архитектура моделей, безусловно, важны, но настоящая крепость — это обучающие данные. В данной статье будет рассмотрен потенциал трассы AI данных и то, как Web3 DataFi может стать новой силой в этой области.
Важность данных ИИ
Мощность, модели и данные являются тремя основными столпами AI моделей. С распространением архитектуры трансформеров и постепенным решением проблем с мощностью, важность данных становится все более очевидной. Обучение модели делится на два этапа: предварительное обучение и дообучение, каждый из которых требует различных типов данных:
Эти два типа данных составляют основу сектора данных ИИ. С повышением возможностей моделей качественные, специализированные обучающие данные станут ключевым фактором, определяющим производительность моделей.
Преимущества Web3 DataFi
В отличие от традиционных данных компаний, Web3 имеет естественное преимущество в области AI данных:
Для обычных пользователей DataFi является лучшей отправной точкой для участия в децентрализованных AI проектах, так как порог входа низкий и способы участия разнообразны.
Потенциальные проекты Web3 DataFi
Несколько проектов DataFi получили значительное финансирование, демонстрируя огромный потенциал:
Рекомендации по развитию проекта
DataFi представляет собой симбиотические отношения между человеческим интеллектом и машинным интеллектом. Для тех, кто с нетерпением ждет эпохи ИИ, но немного беспокоится, участие в проекте DataFi может стать удачным выбором.