AI Veri Yarışının Potansiyeli ve Web3 DataFi'nin Yükselişi

Küresel ölçekte en iyi temel modelleri inşa etme yarışı içinde, hesaplama gücü ve model mimarisi elbette önemlidir, ancak gerçek korunak eğitim verileridir. Bu makalede, AI veri yarışı potansiyeli ve Web3 DataFi'nin bu alandaki yeni yükselen güç olarak nasıl ortaya çıkacağı ele alınacaktır.

AI verilerinin önemi

Hesaplama gücü, modeller ve veriler, AI modellerinin üç ana direğidir. Transformer mimarisinin yaygınlaşması ve hesaplama gücü sorunlarının kademeli olarak çözülmesiyle, verinin önemi giderek artmaktadır. Model eğitimi, ön eğitim ve ince ayar olmak üzere iki aşamaya ayrılır ve her biri farklı türde verilere ihtiyaç duyar:

1. Ön eğitim aşaması: İnternetten toplanmış büyük miktarda metin, kod gibi bilgilere ihtiyaç vardır.
2. İnce ayar aşaması: Modelin belirli yeteneklerini geliştirmek için titiz bir tasarım ve seçimden geçirilmiş veri kümesine ihtiyaç vardır.

Bu iki veri türü, AI veri alanının ana gövdesini oluşturur. Model yeteneklerinin artmasıyla, yüksek kaliteli, uzmanlaşmış eğitim verileri model performansını belirleyen ana faktör haline gelecektir.

Web3 DataFi'nin Avantajları

Geleneksel veri şirketlerine kıyasla, Web3 AI veri alanında doğal bir avantaja sahiptir:

1. Akıllı sözleşmeler veri egemenliğini, güvenliğini ve gizliliğini garanti eder.
2. Dağıtık mimari, dünya çapında en uygun iş gücünü çekiyor.
3. Blok zinciri, net teşvik ve hesaplaşma mekanizmaları sunar.
4. Verimli, açık bir tek durak veri pazarı inşa edilmesine yardımcı olur.

Sıradan kullanıcılar için, DataFi merkeziyetsiz AI projelerine katılmanın en iyi başlangıç noktasıdır, giriş engeli düşüktür ve katılım yöntemleri çeşitlidir.

Web3 DataFi'nin Potansiyel Projeleri

Birçok DataFi projesi önemli finansman elde etti ve büyük bir potansiyel sergiliyor:

1. Sahara AI: Merkeziyetsiz AI için süper altyapı ve ticaret pazarı oluşturma
2. Yupp: AI model geri bildirim platformu
3. Vana: Kişisel verileri paraya dönüştürülebilir dijital varlıklara dönüştürme
4. Chainbase: Zincir üzerindeki verilere odaklanma
5. Sapien: İnsan bilgisini yüksek kaliteli AI eğitim verisine dönüştürmek
6. Prisma X: Robotların Açık Koordinasyon Katmanı
7. Masa: Bittensor ekosisteminin veri alt ağ projeleri
8. Irys: Programlanabilir veri depolama ve hesaplamaya odaklanır.
9. ORO: Sıradan insanların AI katkısına katılmasını sağlamak
10. Gata: Merkeziyetsiz Veri Katmanı

Proje Geliştirme Önerileri

1. Erken kullanıcı teşviklerine ve deneyim optimizasyonuna odaklanın
2. Veri kalitesi yönetimine önem verin, uzun vadeli sağlıklı işbirlikleri kurun.
3. Proje şeffaflığını artırmak, merkeziyetsizlik kararlılığını göstermek
4. İki yönlü yaklaşım: toC katılımcılarını ekosistem kapalı döngüsü inşa etmeye çekmek, aynı zamanda toB büyük müşteri onayını almak.

DataFi, insan zekası ile makine zekası arasındaki simbiyotik ilişkidir. AI çağını dört gözle bekleyen ancak biraz kaygılı olanlar için DataFi projesine katılmak, iyi bir seçim olabilir.