【Chaque personne peut-elle entraîner un modèle ? OpenLedger comment Goutte le seuil de participation à l'IA】
Dans le contexte de l'entraînement des modèles d'IA traditionnels, entraîner un modèle de haute qualité signifie généralement avoir besoin de ressources de données massives, d'infrastructures de calcul coûteuses et d'équipes d'algorithmes professionnelles. Ce seuil élevé exclut la plupart des individus ordinaires de la participation et entraîne une concentration élevée du pouvoir de formation des modèles. Le réseau de données d'IA décentralisé construit par OpenLedger tente de briser ce vieux schéma, rendant "tout le monde peut participer à l'entraînement des modèles" plus qu'un simple discours.
Une, Mécanisme de décentralisation de la contribution des données
Dans le système d'OpenLedger, l'entraînement des modèles d'IA ne repose pas sur la collecte de données d'une seule institution, mais se fait par la collaboration multi-sources via un réseau de données appelé Datanets. Chaque utilisateur, chaque nœud, peut participer à la collecte, à l'annotation, au filtrage et à la validation des données sur la base de tâches ouvertes (OpenTask).
Ce processus est garanti par deux mécanismes de confiance et d'incitation :
(1) Mécanisme de vérification des données PoA (Proof of Attention) : garantit que les comportements de production de données peuvent être enregistrés, retracés et quantifiés, réalisant ainsi véritablement "qui participe, qui contribue, qui vérifie" ;
(2) OpenTask protocole de tâche standardisé : en décrivant les exigences de la tâche de manière modulaire, permettant aux utilisateurs de différents horizons de comprendre et de participer, Goutte le seuil technique.
En résumé, dans OpenLedger, un utilisateur Web3 n'a qu'à accomplir les tâches initiées par la plateforme, telles que fournir des données d'échantillon, participer à la validation, donner un retour sur la performance du modèle, pour devenir une partie de l'entraînement du modèle.
Deux, le chemin vers la légèreté et la transparence de l'entraînement des modèles
OpenLedger non seulement externalise les sources de données à la communauté, mais essaie également de réduire le seuil matériel de l'entraînement fin grâce à une architecture de modèle légère. La plateforme a tendance à orienter les modèles vers l'utilisation de petits modèles dédiés (SLM), qui sont généralement conçus pour des tâches spécifiques plutôt que pour des besoins d'intelligence générale, ce qui rend les ressources d'entraînement plus contrôlables.
En parallèle, OpenLedger permet une certaine vérifiabilité et transparence du processus d'entraînement des modèles grâce à l'enregistrement en chaîne des métadonnées des processus d'entraînement. Cela est particulièrement crucial pour les développeurs non professionnels : ils n'ont plus besoin de comprendre les détails des algorithmes sous-jacents, il leur suffit de suivre le processus de tâche fourni par la plateforme pour contribuer.
Cette structure nous montre une direction claire : l'avenir de l'entraînement de l'IA ne sera plus l'apanage des grands instituts de recherche, mais plutôt un "réseau de co-construction de données propulsé par la communauté".
Trois, comment le système d'incitation lie-t-il le rôle de "participant à l'entraînement" ?
Le design incitatif d'OpenLedger ne se limite pas à la répartition des bénéfices à l'interface du modèle, mais s'étend à chaque type de rôle clé dans le processus d'entraînement :
(1) Contributeurs de données : télécharger, filtrer et organiser les données ;
(3) Collaborateurs de réglage fin : Participer à l'optimisation de l'entraînement de modèles spécifiques via OpenTask ; (4) Nœud d'évaluation : Validation des performances du modèle une fois l'entraînement terminé.
Chaque catégorie de rôle mentionnée ci-dessus peut obtenir un certificat de contribution via le système de points, et être intégrée dans le futur système de jetons. Ce design garantit une participation décentralisée tout en incitant à la formation d'un réseau de collaboration à long terme.
Dans la conception d'OpenLedger, le pouvoir et les bénéfices de l'entraînement des modèles reviendront progressivement à la communauté. Chaque utilisateur n'est pas seulement un consommateur, mais aussi un constructeur, un entraîneur et un validateur. Cela représente non seulement un défi pour les systèmes d'IA traditionnels, mais aussi une extension naturelle de la logique de participation Web3 dans le domaine de l'IA.
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【Chaque personne peut-elle entraîner un modèle ? OpenLedger comment Goutte le seuil de participation à l'IA】
Dans le contexte de l'entraînement des modèles d'IA traditionnels, entraîner un modèle de haute qualité signifie généralement avoir besoin de ressources de données massives, d'infrastructures de calcul coûteuses et d'équipes d'algorithmes professionnelles. Ce seuil élevé exclut la plupart des individus ordinaires de la participation et entraîne une concentration élevée du pouvoir de formation des modèles. Le réseau de données d'IA décentralisé construit par OpenLedger tente de briser ce vieux schéma, rendant "tout le monde peut participer à l'entraînement des modèles" plus qu'un simple discours.
Une, Mécanisme de décentralisation de la contribution des données
Dans le système d'OpenLedger, l'entraînement des modèles d'IA ne repose pas sur la collecte de données d'une seule institution, mais se fait par la collaboration multi-sources via un réseau de données appelé Datanets. Chaque utilisateur, chaque nœud, peut participer à la collecte, à l'annotation, au filtrage et à la validation des données sur la base de tâches ouvertes (OpenTask).
Ce processus est garanti par deux mécanismes de confiance et d'incitation :
(1) Mécanisme de vérification des données PoA (Proof of Attention) : garantit que les comportements de production de données peuvent être enregistrés, retracés et quantifiés, réalisant ainsi véritablement "qui participe, qui contribue, qui vérifie" ;
(2) OpenTask protocole de tâche standardisé : en décrivant les exigences de la tâche de manière modulaire, permettant aux utilisateurs de différents horizons de comprendre et de participer, Goutte le seuil technique.
En résumé, dans OpenLedger, un utilisateur Web3 n'a qu'à accomplir les tâches initiées par la plateforme, telles que fournir des données d'échantillon, participer à la validation, donner un retour sur la performance du modèle, pour devenir une partie de l'entraînement du modèle.
Deux, le chemin vers la légèreté et la transparence de l'entraînement des modèles
OpenLedger non seulement externalise les sources de données à la communauté, mais essaie également de réduire le seuil matériel de l'entraînement fin grâce à une architecture de modèle légère. La plateforme a tendance à orienter les modèles vers l'utilisation de petits modèles dédiés (SLM), qui sont généralement conçus pour des tâches spécifiques plutôt que pour des besoins d'intelligence générale, ce qui rend les ressources d'entraînement plus contrôlables.
En parallèle, OpenLedger permet une certaine vérifiabilité et transparence du processus d'entraînement des modèles grâce à l'enregistrement en chaîne des métadonnées des processus d'entraînement. Cela est particulièrement crucial pour les développeurs non professionnels : ils n'ont plus besoin de comprendre les détails des algorithmes sous-jacents, il leur suffit de suivre le processus de tâche fourni par la plateforme pour contribuer.
Cette structure nous montre une direction claire : l'avenir de l'entraînement de l'IA ne sera plus l'apanage des grands instituts de recherche, mais plutôt un "réseau de co-construction de données propulsé par la communauté".
Trois, comment le système d'incitation lie-t-il le rôle de "participant à l'entraînement" ?
Le design incitatif d'OpenLedger ne se limite pas à la répartition des bénéfices à l'interface du modèle, mais s'étend à chaque type de rôle clé dans le processus d'entraînement :
(1) Contributeurs de données : télécharger, filtrer et organiser les données ;
(3) Collaborateurs de réglage fin : Participer à l'optimisation de l'entraînement de modèles spécifiques via OpenTask ;
(4) Nœud d'évaluation : Validation des performances du modèle une fois l'entraînement terminé.
Chaque catégorie de rôle mentionnée ci-dessus peut obtenir un certificat de contribution via le système de points, et être intégrée dans le futur système de jetons. Ce design garantit une participation décentralisée tout en incitant à la formation d'un réseau de collaboration à long terme.
Dans la conception d'OpenLedger, le pouvoir et les bénéfices de l'entraînement des modèles reviendront progressivement à la communauté. Chaque utilisateur n'est pas seulement un consommateur, mais aussi un constructeur, un entraîneur et un validateur. Cela représente non seulement un défi pour les systèmes d'IA traditionnels, mais aussi une extension naturelle de la logique de participation Web3 dans le domaine de l'IA.