【يمكن لكل شخص تدريب نموذج؟ كيف يقلل OpenLedger من عتبة مشاركة الذكاء الاصطناعي】
في سياق تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، فإن تدريب مجموعة من النماذج عالية الجودة غالبًا ما يعني الحاجة إلى موارد بيانات ضخمة، وبنية تحتية مكلفة للحوسبة، وفريق متخصص من الخوارزميات. هذه العوائق العالية تستبعد غالبية الأفراد العاديين من فرص المشاركة، مما يؤدي إلى تركيز كبير في هيمنة تدريب النماذج. بينما الشبكة اللامركزية للبيانات الذكية التي أنشأتها OpenLedger، تحاول كسر هذا النمط القديم، مما يجعل "يمكن للجميع المشاركة في تدريب النماذج" ليس مجرد حديث فارغ.
أ. آلية اللامركزية لمساهمة البيانات
في نظام OpenLedger، لا يعتمد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على جمع البيانات من مؤسسة واحدة، بل يتم من خلال تعاون متعدد المصادر عبر شبكة بيانات تُسمى Datanets. يمكن لكل مستخدم، وكل عقدة، المشاركة في جمع البيانات، ووضع العلامات، والترشيح، والتحقق بناءً على المهام المفتوحة (OpenTask).
تضمن هذه العملية من خلال آليتين موثوقية وتحفيز:
(1) آلية تأكيد بيانات PoA (إثبات الانتباه): تضمن أن سلوك إنتاج البيانات يمكن تسجيله وتتبعها وقياسها، لتحقيق فعلاً "من يشارك، من يساهم، من يؤكد الحقوق"؛
(2) OpenTask بروتوكول المهام القياسي: من خلال وصف متطلبات المهام بطريقة نموذجية، يمكن للمستخدمين من خلفيات مختلفة فهم والمشاركة فيها، اسقاط الحواجز التقنية.
باختصار، في OpenLedger، يحتاج مستخدم Web3 فقط لإكمال المهام التي يطلقها المنصة، مثل تقديم بيانات عينة، والمشاركة في التحقق، وتقديم ملاحظات حول أداء النموذج، ليصبح جزءًا من تدريب النموذج.
ثانياً، مسار تقليل وزن وشفافية تدريب النموذج
OpenLedger لا تقتصر فقط على تفويض مصادر البيانات إلى المجتمع، بل تحاول أيضاً من خلال نموذج هيكل خفيف، اسقاط عتبة الأجهزة للتدريب الدقيق. تميل المنصة إلى توجيه النموذج لاستخدام نماذج صغيرة مخصصة (SLM)، وهذه النماذج عادة ما تكون موجهة لمهام محددة في مجالات معينة بدلاً من الاحتياجات الذكية العامة، وبالتالي فإن الموارد المطلوبة للتدريب تكون أكثر قابلية للتحكم.
في الوقت نفسه، يقوم OpenLedger بتسجيل بيانات التدريب على السلسلة، مما يجعل عملية تدريب النموذج تتمتع بقدر معين من القابلية للتحقق والشفافية. هذا أمر حاسم بشكل خاص للمطورين غير المحترفين: لم يعد عليهم فهم تفاصيل الخوارزميات الأساسية، بل يكفي اتباع سير العمل الذي تقدمه المنصة للمشاركة والمساهمة.
هذا الهيكل يتيح لنا رؤية اتجاه واضح: سيتم تدريب الذكاء الاصطناعي في المستقبل ليس حكراً على المعاهد البحثية الكبيرة، بل سيكون "شبكة بناء بيانات مدفوعة من قبل المجتمع".
ثالثًا، كيف يتم ربط نظام الحوافز بدور "المشارك في التدريب"؟
تصميم الحوافز في OpenLedger لا يقتصر فقط على توزيع الأرباح في نهاية نموذج الاستدعاء، بل يمتد إلى كل نوع من الأدوار الرئيسية في عملية التدريب:
(1) المساهمون في البيانات: رفع وتصنيف وتنظيم البيانات؛
(3) ضبط المشاركين: المشاركة في تحسين تدريب نموذج معين من خلال OpenTask; (4) تقييم العقد: للتحقق من أداء النموذج المكتمل التدريب.
يمكن لكل نوع من الأدوار المذكورة أعلاه الحصول على شهادات المساهمة من خلال نظام النقاط، ويتم رسم خرائطها إلى نظام الرموز المستقبلية. يضمن هذا التصميم المشاركة اللامركزية في نفس الوقت الذي يحفز فيه تشكيل شبكة تعاون طويلة الأمد.
في تصميم OpenLedger، ستعود سلطة وأرباح نموذج التدريب تدريجياً إلى المجتمع. كل مستخدم ليس مجرد مستهلك، بل هو باني ومدرب ومحقق. هذه ليست مجرد تحدي للنظام التقليدي للذكاء الاصطناعي، بل هي امتداد طبيعي لمنطق المشاركة في Web3 في مجال الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
【يمكن لكل شخص تدريب نموذج؟ كيف يقلل OpenLedger من عتبة مشاركة الذكاء الاصطناعي】
في سياق تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، فإن تدريب مجموعة من النماذج عالية الجودة غالبًا ما يعني الحاجة إلى موارد بيانات ضخمة، وبنية تحتية مكلفة للحوسبة، وفريق متخصص من الخوارزميات. هذه العوائق العالية تستبعد غالبية الأفراد العاديين من فرص المشاركة، مما يؤدي إلى تركيز كبير في هيمنة تدريب النماذج. بينما الشبكة اللامركزية للبيانات الذكية التي أنشأتها OpenLedger، تحاول كسر هذا النمط القديم، مما يجعل "يمكن للجميع المشاركة في تدريب النماذج" ليس مجرد حديث فارغ.
أ. آلية اللامركزية لمساهمة البيانات
في نظام OpenLedger، لا يعتمد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على جمع البيانات من مؤسسة واحدة، بل يتم من خلال تعاون متعدد المصادر عبر شبكة بيانات تُسمى Datanets. يمكن لكل مستخدم، وكل عقدة، المشاركة في جمع البيانات، ووضع العلامات، والترشيح، والتحقق بناءً على المهام المفتوحة (OpenTask).
تضمن هذه العملية من خلال آليتين موثوقية وتحفيز:
(1) آلية تأكيد بيانات PoA (إثبات الانتباه): تضمن أن سلوك إنتاج البيانات يمكن تسجيله وتتبعها وقياسها، لتحقيق فعلاً "من يشارك، من يساهم، من يؤكد الحقوق"؛
(2) OpenTask بروتوكول المهام القياسي: من خلال وصف متطلبات المهام بطريقة نموذجية، يمكن للمستخدمين من خلفيات مختلفة فهم والمشاركة فيها، اسقاط الحواجز التقنية.
باختصار، في OpenLedger، يحتاج مستخدم Web3 فقط لإكمال المهام التي يطلقها المنصة، مثل تقديم بيانات عينة، والمشاركة في التحقق، وتقديم ملاحظات حول أداء النموذج، ليصبح جزءًا من تدريب النموذج.
ثانياً، مسار تقليل وزن وشفافية تدريب النموذج
OpenLedger لا تقتصر فقط على تفويض مصادر البيانات إلى المجتمع، بل تحاول أيضاً من خلال نموذج هيكل خفيف، اسقاط عتبة الأجهزة للتدريب الدقيق. تميل المنصة إلى توجيه النموذج لاستخدام نماذج صغيرة مخصصة (SLM)، وهذه النماذج عادة ما تكون موجهة لمهام محددة في مجالات معينة بدلاً من الاحتياجات الذكية العامة، وبالتالي فإن الموارد المطلوبة للتدريب تكون أكثر قابلية للتحكم.
في الوقت نفسه، يقوم OpenLedger بتسجيل بيانات التدريب على السلسلة، مما يجعل عملية تدريب النموذج تتمتع بقدر معين من القابلية للتحقق والشفافية. هذا أمر حاسم بشكل خاص للمطورين غير المحترفين: لم يعد عليهم فهم تفاصيل الخوارزميات الأساسية، بل يكفي اتباع سير العمل الذي تقدمه المنصة للمشاركة والمساهمة.
هذا الهيكل يتيح لنا رؤية اتجاه واضح: سيتم تدريب الذكاء الاصطناعي في المستقبل ليس حكراً على المعاهد البحثية الكبيرة، بل سيكون "شبكة بناء بيانات مدفوعة من قبل المجتمع".
ثالثًا، كيف يتم ربط نظام الحوافز بدور "المشارك في التدريب"؟
تصميم الحوافز في OpenLedger لا يقتصر فقط على توزيع الأرباح في نهاية نموذج الاستدعاء، بل يمتد إلى كل نوع من الأدوار الرئيسية في عملية التدريب:
(1) المساهمون في البيانات: رفع وتصنيف وتنظيم البيانات؛
(3) ضبط المشاركين: المشاركة في تحسين تدريب نموذج معين من خلال OpenTask;
(4) تقييم العقد: للتحقق من أداء النموذج المكتمل التدريب.
يمكن لكل نوع من الأدوار المذكورة أعلاه الحصول على شهادات المساهمة من خلال نظام النقاط، ويتم رسم خرائطها إلى نظام الرموز المستقبلية. يضمن هذا التصميم المشاركة اللامركزية في نفس الوقت الذي يحفز فيه تشكيل شبكة تعاون طويلة الأمد.
في تصميم OpenLedger، ستعود سلطة وأرباح نموذج التدريب تدريجياً إلى المجتمع. كل مستخدم ليس مجرد مستهلك، بل هو باني ومدرب ومحقق. هذه ليست مجرد تحدي للنظام التقليدي للذكاء الاصطناعي، بل هي امتداد طبيعي لمنطق المشاركة في Web3 في مجال الذكاء الاصطناعي.