【¿Cada persona puede entrenar un modelo? ¿Cómo OpenLedger Soltar la barrera de participación de IA?】
En el contexto de la formación de modelos de IA tradicionales, entrenar un modelo de alta calidad generalmente significa que se necesitan enormes recursos de datos, infraestructuras de computación costosas y equipos de algoritmos especializados. Este alto umbral excluye la oportunidad de participación de la gran mayoría de los individuos comunes y también causa una alta concentración del control sobre el entrenamiento del modelo. La red de datos de IA descentralizada construida por OpenLedger está intentando romper este viejo patrón, haciendo que "cualquiera pueda participar en el entrenamiento del modelo" ya no sea una mera charla.
Una, el mecanismo de descentralización de la contribución de datos
En el sistema de OpenLedger, el entrenamiento de modelos de IA no depende de la recolección de datos por una única entidad, sino que se lleva a cabo a través de redes de datos llamadas Datanets, facilitando la colaboración multifuente. Cada usuario, cada nodo, puede participar en la recolección, etiquetado, filtrado y validación de datos basándose en tareas abiertas (OpenTask).
Este proceso se garantiza mediante dos mecanismos de confianza e incentivo:
(1) Mecanismo de certificación de datos PoA (Prueba de Atención): garantiza que el comportamiento de producción de datos pueda ser registrado, rastreado y cuantificado, logrando verdaderamente "quien participa, quien contribuye, quien certifica";
（2）OpenTask protocolo de tareas estandarizadas: a través de la descripción modular de los requisitos de la tarea, permite que usuarios de diferentes contextos también puedan comprender y participar, Soltar el umbral técnico.
En pocas palabras, en OpenLedger, un usuario de Web3 solo necesita completar las tareas iniciadas por la plataforma, como proporcionar datos de muestra, participar en la verificación y dar retroalimentación sobre el rendimiento del modelo, para convertirse en parte del entrenamiento del modelo.
Dos, el camino hacia la ligereza y transparencia del entrenamiento del modelo
OpenLedger no solo externaliza las fuentes de datos a la comunidad, sino que también intenta reducir las barreras de hardware para el entrenamiento de ajuste fino a través de una arquitectura de modelo liviana. La plataforma tiende a guiar el uso de modelos pequeños dedicados (SLM), que generalmente están diseñados para tareas específicas en lugar de necesidades de inteligencia general, por lo que los recursos de entrenamiento requeridos son más controlables.
Al mismo tiempo, OpenLedger proporciona un registro en cadena de los metadatos del proceso de entrenamiento, lo que otorga cierta verificabilidad y transparencia al proceso de entrenamiento del modelo. Esto es especialmente crucial para los desarrolladores no profesionales: ya no necesitan entender los detalles del algoritmo subyacente, solo deben seguir el flujo de tareas proporcionado por la plataforma para participar y contribuir.
Esta estructura nos muestra una dirección clara: el futuro del entrenamiento de IA ya no será exclusivo de grandes institutos de investigación, sino que será una "red de co-construcción de datos impulsada por la comunidad".
¿Cómo se vincula el rol de "participante en el entrenamiento" en el sistema de incentivos?
El diseño de incentivos de OpenLedger no se limita a la distribución de beneficios en el lado de la llamada del modelo, sino que se extiende a cada tipo de rol clave en el proceso de entrenamiento:
(1) Contribuyente de datos: subir, filtrar y organizar datos;
(3) Colaborador de ajuste fino: Participar en la optimización del entrenamiento de modelos específicos a través de OpenTask; (4) Nodo de evaluación: realizar la validación del rendimiento del modelo completado.
Cada uno de los roles mencionados puede obtener un certificado de contribución a través del sistema de puntos, que se mapeará en el futuro sistema de tokens. Este diseño, al garantizar la participación descentralizada, incentiva la formación de redes de colaboración a largo plazo.
En el diseño de OpenLedger, el poder y los ingresos del entrenamiento de modelos volverán gradualmente a la comunidad. Cada usuario no solo es un consumidor, sino un constructor, un entrenador y un validador. Esto no solo es un desafío para los sistemas de IA tradicionales, sino también una extensión natural de la lógica de participación de Web3 en el ámbito de la IA.
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【¿Cada persona puede entrenar un modelo? ¿Cómo OpenLedger Soltar la barrera de participación de IA?】
En el contexto de la formación de modelos de IA tradicionales, entrenar un modelo de alta calidad generalmente significa que se necesitan enormes recursos de datos, infraestructuras de computación costosas y equipos de algoritmos especializados. Este alto umbral excluye la oportunidad de participación de la gran mayoría de los individuos comunes y también causa una alta concentración del control sobre el entrenamiento del modelo. La red de datos de IA descentralizada construida por OpenLedger está intentando romper este viejo patrón, haciendo que "cualquiera pueda participar en el entrenamiento del modelo" ya no sea una mera charla.
Una, el mecanismo de descentralización de la contribución de datos
En el sistema de OpenLedger, el entrenamiento de modelos de IA no depende de la recolección de datos por una única entidad, sino que se lleva a cabo a través de redes de datos llamadas Datanets, facilitando la colaboración multifuente. Cada usuario, cada nodo, puede participar en la recolección, etiquetado, filtrado y validación de datos basándose en tareas abiertas (OpenTask).
Este proceso se garantiza mediante dos mecanismos de confianza e incentivo:
(1) Mecanismo de certificación de datos PoA (Prueba de Atención): garantiza que el comportamiento de producción de datos pueda ser registrado, rastreado y cuantificado, logrando verdaderamente "quien participa, quien contribuye, quien certifica";
（2）OpenTask protocolo de tareas estandarizadas: a través de la descripción modular de los requisitos de la tarea, permite que usuarios de diferentes contextos también puedan comprender y participar, Soltar el umbral técnico.
En pocas palabras, en OpenLedger, un usuario de Web3 solo necesita completar las tareas iniciadas por la plataforma, como proporcionar datos de muestra, participar en la verificación y dar retroalimentación sobre el rendimiento del modelo, para convertirse en parte del entrenamiento del modelo.
Dos, el camino hacia la ligereza y transparencia del entrenamiento del modelo
OpenLedger no solo externaliza las fuentes de datos a la comunidad, sino que también intenta reducir las barreras de hardware para el entrenamiento de ajuste fino a través de una arquitectura de modelo liviana. La plataforma tiende a guiar el uso de modelos pequeños dedicados (SLM), que generalmente están diseñados para tareas específicas en lugar de necesidades de inteligencia general, por lo que los recursos de entrenamiento requeridos son más controlables.
Al mismo tiempo, OpenLedger proporciona un registro en cadena de los metadatos del proceso de entrenamiento, lo que otorga cierta verificabilidad y transparencia al proceso de entrenamiento del modelo. Esto es especialmente crucial para los desarrolladores no profesionales: ya no necesitan entender los detalles del algoritmo subyacente, solo deben seguir el flujo de tareas proporcionado por la plataforma para participar y contribuir.
Esta estructura nos muestra una dirección clara: el futuro del entrenamiento de IA ya no será exclusivo de grandes institutos de investigación, sino que será una "red de co-construcción de datos impulsada por la comunidad".
¿Cómo se vincula el rol de "participante en el entrenamiento" en el sistema de incentivos?
El diseño de incentivos de OpenLedger no se limita a la distribución de beneficios en el lado de la llamada del modelo, sino que se extiende a cada tipo de rol clave en el proceso de entrenamiento:
(1) Contribuyente de datos: subir, filtrar y organizar datos;
(3) Colaborador de ajuste fino: Participar en la optimización del entrenamiento de modelos específicos a través de OpenTask;
(4) Nodo de evaluación: realizar la validación del rendimiento del modelo completado.
Cada uno de los roles mencionados puede obtener un certificado de contribución a través del sistema de puntos, que se mapeará en el futuro sistema de tokens. Este diseño, al garantizar la participación descentralizada, incentiva la formación de redes de colaboración a largo plazo.
En el diseño de OpenLedger, el poder y los ingresos del entrenamiento de modelos volverán gradualmente a la comunidad. Cada usuario no solo es un consumidor, sino un constructor, un entrenador y un validador. Esto no solo es un desafío para los sistemas de IA tradicionales, sino también una extensión natural de la lógica de participación de Web3 en el ámbito de la IA.