Quel est le véritable goulot d’étranglement de l’entraînement actuel de l’IA ? Beaucoup de gens se concentrent sur la course à la puissance informatique, mais il existe une perspective différente qui mérite d’être prise en compte : des données d’annotation humaine de haute qualité sont la clé.
L’idée du réseau Perceptron est intéressante : au lieu de laisser les producteurs de données devenir le cœur de l’écosystème, il vaut mieux les laisser devenir le cœur de l’écosystème. Qu’est-ce que cela signifie ? Les participants reçoivent une véritable propriété, une reconnaissance claire des contributions et des récompenses financières tangibles.
Contrairement aux processus traditionnels de collecte de données en boîte noire, ce modèle transparent et aligné sur les incitations décompose l’asymétrie d’information. Les annotateurs humains ne sont plus des centres de coûts passifs, mais des participants actifs ayant des centres d’intérêt. Combinée à des outils de qualité des données tels que Mindo AI, l’efficacité opérationnelle et la crédibilité de l’ensemble de l’écosystème devraient être améliorées.
Cela pourrait représenter une nouvelle orientation pour l’intégration du Web3 et de l’IA : tout le lien entre la production de données et l’entraînement des modèles peut être repensé pour être plus équitable et efficace.
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MetaMisery
· 01-06 02:11
Les annotateurs de données vont enfin pouvoir tourner la page ? Je suis d'accord avec cette logique... Plutôt que de brûler de la puissance de calcul, il vaut mieux donner l'argent aux personnes qui font réellement le travail, tout le monde peut voir lequel est plus durable.
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BagHolderTillRetire
· 01-05 02:33
Les annotateurs de données vont enfin pouvoir se relever. Les grandes entreprises d'autrefois étaient vraiment dures, payant peu et les traitant comme des outils. La méthode d'incitation Perceptron Network semble prometteuse sur le papier, mais tout dépend de la participation réelle.
La clé pour briser le statu quo réside toujours dans la répartition des tokens et la liquidité, sinon ce sera encore du vieux vin dans de nouvelles bouteilles.
Web3+AI doit vraiment être abordé de cette manière, sinon les données resteront toujours entre les mains d'une minorité. D'ailleurs, l'outil de qualité des données Mindo AI doit être fiable, sinon peu importe l'incitation, on ne sortira pas de bons résultats.
Je pense que c'est vraiment une direction avec de la réflexion, beaucoup plus rationnelle que de simplement se battre pour la puissance de calcul. Mais tout dépendra de la mise en œuvre ultérieure, car une bonne thèse est une chose, sa réalisation en est une autre.
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ImpermanentSage
· 01-03 20:55
La narration sur la compétition de puissance de calcul est dépassée depuis longtemps, ce qui compte vraiment, c'est la donnée
Les annotateurs n'ont enfin plus à être exploités, c'est la bonne voie
L'idée du Perceptron est géniale, l'alignement des incitations est la clé
Les processus en boîte noire doivent disparaître, la transparence est inévitable
Web3+AI, cette voie commence enfin à avoir du sens
Les annotateurs ont des gains ? Alors le taux de participation peut doubler
La rupture de l'asymétrie d'information, c'est là que l'efficacité de l'écosystème explosera
Les outils comme Mindo, associés à un mécanisme d'incitation, sont vraiment parfaits
Franchement, la propriété des données est trop importante pour les annotateurs
Encore une voie où les gens ordinaires peuvent participer
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MetaverseHobo
· 01-03 20:54
Je l'ai déjà dit, la puissance de calcul n'est en aucun cas un goulot d'étranglement, ce sont les données qui sont la clé. Malheureusement, la plupart des gens sont encore en train de se battre avec les GPU...
Cette approche est vraiment différente, permettre aux annotateurs de réellement en tirer profit ? On dirait que quelqu'un a enfin commencé à se rappeler de la valeur des données.
La combinaison Web3+AI, c'est exactement ce à quoi elle devrait ressembler : transparente, incitations alignées, génial
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SandwichVictim
· 01-03 20:51
Les annotateurs de données vont enfin pouvoir se relever ? Plutôt que de dépenser de l'argent pour acheter de la puissance de calcul, il est vraiment intelligent d'inciter les gens à participer volontairement... C'est ça que le web3 devrait faire
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ReverseTradingGuru
· 01-03 20:44
La compétition de puissance de calcul, on en a assez vu, ce qui compte vraiment, c'est la donnée. La démarche Perceptron a enfin trouvé le bon filon, les travailleurs de l'annotation peuvent enfin en profiter.
La voie Web3+AI est vraiment audacieuse, le marché décentralisé des données est forcément l'avenir, la méthode de collecte en boîte noire sera tôt ou tard démystifiée.
Cette fois, pas besoin de travailler pour les géants pour profiter gratuitement de la valeur, c'est rare.
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StakeWhisperer
· 01-03 20:34
Eh bien, enfin quelqu'un qui voit clair, les travailleurs de l'annotation de données ont été exploités pendant si longtemps, ils vont enfin se rebeller ?
La course à la puissance de calcul est dépassée depuis longtemps, le vrai goulot d'étranglement, c'est la qualité des données, mais qui se soucie de la vie ou de la mort des annotateurs... jusqu'à l'arrivée de Web3.
L'idée d'incitations transparentes est séduisante, mais en pratique, peut-elle vraiment fonctionner ? Je reste sceptique.
Je comprends la logique du perceptron, les participants ont un skin in the game, la qualité des données s'améliore naturellement, c'est ça le vrai jeu à long terme.
Le mode de collecte en boîte noire doit disparaître, l'asymétrie d'information a exploité combien de personnes.
Quel est le véritable goulot d’étranglement de l’entraînement actuel de l’IA ? Beaucoup de gens se concentrent sur la course à la puissance informatique, mais il existe une perspective différente qui mérite d’être prise en compte : des données d’annotation humaine de haute qualité sont la clé.
L’idée du réseau Perceptron est intéressante : au lieu de laisser les producteurs de données devenir le cœur de l’écosystème, il vaut mieux les laisser devenir le cœur de l’écosystème. Qu’est-ce que cela signifie ? Les participants reçoivent une véritable propriété, une reconnaissance claire des contributions et des récompenses financières tangibles.
Contrairement aux processus traditionnels de collecte de données en boîte noire, ce modèle transparent et aligné sur les incitations décompose l’asymétrie d’information. Les annotateurs humains ne sont plus des centres de coûts passifs, mais des participants actifs ayant des centres d’intérêt. Combinée à des outils de qualité des données tels que Mindo AI, l’efficacité opérationnelle et la crédibilité de l’ensemble de l’écosystème devraient être améliorées.
Cela pourrait représenter une nouvelle orientation pour l’intégration du Web3 et de l’IA : tout le lien entre la production de données et l’entraînement des modèles peut être repensé pour être plus équitable et efficace.