【¿Cómo logra Sapien la actualización continua de los datos de entrenamiento?】
Uno, el problema a largo plazo del entrenamiento de IA: los datos no son una tarea única.
En el proceso de entrenamiento de IA tradicional, una vez que se produce y utiliza un conjunto de datos de entrenamiento, la tarea se considera completada y el papel del contribuyente también finaliza. El problema evidente de este modelo de datos de "consumo único" es que los datos de entrenamiento carecen de actualizaciones y no pueden adaptarse dinámicamente a la iteración del modelo, lo que lleva a que el crecimiento de la capacidad del modelo entre en un estancamiento. En un contexto donde el conocimiento humano evoluciona constantemente, si el modelo de IA no puede seguir obteniendo datos más profundos, más especializados y más actualizados, será difícil enfrentar los desafíos de la inteligencia general.
Sapien intenta romper esta limitación, no tratando las tareas de datos como entregas "basadas en proyectos", sino construyendo un mecanismo de evolución de datos en constante actualización, permitiendo que los datos de entrenamiento tengan un ciclo de vida, un sistema de versiones y capacidad de mantenimiento dinámico.
¿Cómo lograr la actualización continua de los datos?
El protocolo Sapien está diseñado a través de un mecanismo de tres capas, asegurando que los datos de entrenamiento puedan actualizarse a largo plazo y su calidad evolucione continuamente:
(1) Mecanismo de versión de tareas: Las tareas de entrenamiento de la misma categoría generarán periódicamente versiones como "v2", "v3", etc., según la frecuencia de actualización del modelo, atrayendo a antiguos contribuyentes a volver a participar e introduciendo nuevas perspectivas y complementos, formando un conjunto de entrenamiento de múltiples iteraciones;
(2) Mecanismo de retorno impulsado por la reputación: El sistema envía tareas de mayor nivel o tareas de revisión de datos a los entrenadores según su historial y peso de reputación, implementando el mecanismo de "los veteranos guían a los nuevos" y "optimización por personas especializadas";
(3) Ciclo de retroalimentación en la cadena: a través del mecanismo de retroalimentación de los usuarios del modelo, se marcan automáticamente los fragmentos de datos que no funcionan bien o que necesitan optimización, regresando al pool de entrenamiento de datos, invitando a los contribuyentes a corregir y complementar nuevamente.
Estos mecanismos aseguran que los datos no sean productos estáticos de entrega, sino que tengan la capacidad de evolución dinámica en tres fases: "versión - mantenimiento - actualización".
Tres, el nuevo papel de los mantenedores de datos: participantes continuos en los datos de entrenamiento
Los mecanismos de Sapien han cambiado la identificación de los trabajadores de datos tradicionales. Los entrenadores ya no son solo proveedores de datos en una etapa, sino que se convierten en "mantenedores de datos" y "operadores de activos de conocimiento" a largo plazo. Esto no solo mejora su valor de participación y su influencia en el sistema, sino que también permite que la calidad de los datos crezca junto con el ritmo de evolución del protocolo.
A largo plazo, este modelo podría incluso dar lugar en el futuro a una "cadena de profesiones de actualización de datos" - múltiples roles como etiquetadores, evaluadores, optimizadores, coordinadores de retroalimentación, etc., formando así una red de colaboración de trabajo del conocimiento en torno al ciclo de vida de los datos.
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【¿Cómo logra Sapien la actualización continua de los datos de entrenamiento?】
Uno, el problema a largo plazo del entrenamiento de IA: los datos no son una tarea única.
En el proceso de entrenamiento de IA tradicional, una vez que se produce y utiliza un conjunto de datos de entrenamiento, la tarea se considera completada y el papel del contribuyente también finaliza. El problema evidente de este modelo de datos de "consumo único" es que los datos de entrenamiento carecen de actualizaciones y no pueden adaptarse dinámicamente a la iteración del modelo, lo que lleva a que el crecimiento de la capacidad del modelo entre en un estancamiento. En un contexto donde el conocimiento humano evoluciona constantemente, si el modelo de IA no puede seguir obteniendo datos más profundos, más especializados y más actualizados, será difícil enfrentar los desafíos de la inteligencia general.
Sapien intenta romper esta limitación, no tratando las tareas de datos como entregas "basadas en proyectos", sino construyendo un mecanismo de evolución de datos en constante actualización, permitiendo que los datos de entrenamiento tengan un ciclo de vida, un sistema de versiones y capacidad de mantenimiento dinámico.
¿Cómo lograr la actualización continua de los datos?
El protocolo Sapien está diseñado a través de un mecanismo de tres capas, asegurando que los datos de entrenamiento puedan actualizarse a largo plazo y su calidad evolucione continuamente:
(1) Mecanismo de versión de tareas: Las tareas de entrenamiento de la misma categoría generarán periódicamente versiones como "v2", "v3", etc., según la frecuencia de actualización del modelo, atrayendo a antiguos contribuyentes a volver a participar e introduciendo nuevas perspectivas y complementos, formando un conjunto de entrenamiento de múltiples iteraciones;
(2) Mecanismo de retorno impulsado por la reputación: El sistema envía tareas de mayor nivel o tareas de revisión de datos a los entrenadores según su historial y peso de reputación, implementando el mecanismo de "los veteranos guían a los nuevos" y "optimización por personas especializadas";
(3) Ciclo de retroalimentación en la cadena: a través del mecanismo de retroalimentación de los usuarios del modelo, se marcan automáticamente los fragmentos de datos que no funcionan bien o que necesitan optimización, regresando al pool de entrenamiento de datos, invitando a los contribuyentes a corregir y complementar nuevamente.
Estos mecanismos aseguran que los datos no sean productos estáticos de entrega, sino que tengan la capacidad de evolución dinámica en tres fases: "versión - mantenimiento - actualización".
Tres, el nuevo papel de los mantenedores de datos: participantes continuos en los datos de entrenamiento
Los mecanismos de Sapien han cambiado la identificación de los trabajadores de datos tradicionales. Los entrenadores ya no son solo proveedores de datos en una etapa, sino que se convierten en "mantenedores de datos" y "operadores de activos de conocimiento" a largo plazo. Esto no solo mejora su valor de participación y su influencia en el sistema, sino que también permite que la calidad de los datos crezca junto con el ritmo de evolución del protocolo.
A largo plazo, este modelo podría incluso dar lugar en el futuro a una "cadena de profesiones de actualización de datos" - múltiples roles como etiquetadores, evaluadores, optimizadores, coordinadores de retroalimentación, etc., formando así una red de colaboración de trabajo del conocimiento en torno al ciclo de vida de los datos.