【Setiap orang dapat melatih model? OpenLedger bagaimana menurunkan ambang partisipasi AI】
Dalam konteks pelatihan model AI tradisional, melatih satu set model berkualitas tinggi biasanya berarti membutuhkan sumber data yang besar, infrastruktur komputasi yang mahal, dan tim algoritma yang profesional. Ambang tinggi ini mengecualikan sebagian besar individu biasa dari kesempatan untuk berpartisipasi, dan juga menyebabkan konsentrasi kekuasaan dalam pelatihan model yang tinggi. Jaringan data AI terdesentralisasi yang dibangun oleh OpenLedger berusaha untuk memecahkan pola lama ini, sehingga "setiap orang dapat berpartisipasi dalam pelatihan model" tidak lagi menjadi sebuah omong kosong.
Satu, mekanisme desentralisasi kontribusi data
Dalam ekosistem OpenLedger, pelatihan model AI tidak bergantung pada pengumpulan data oleh satu lembaga saja, melainkan dilakukan melalui jaringan data yang disebut Datanets untuk kolaborasi multi-sumber. Setiap pengguna, setiap node, dapat berpartisipasi dalam pengumpulan, pelabelan, penyaringan, dan verifikasi data berdasarkan tugas terbuka (OpenTask).
Proses ini dijamin oleh dua mekanisme untuk kepercayaan dan insentif:
(1) Mekanisme verifikasi data PoA (Proof of Attention): memastikan bahwa perilaku produksi data dapat dicatat, dilacak, dan terukur, benar-benar mewujudkan "siapa yang berpartisipasi, siapa yang berkontribusi, siapa yang memiliki hak."
(2) OpenTask Protokol Tugas Standar: Melalui deskripsi modul yang menjelaskan persyaratan tugas, memungkinkan pengguna dengan latar belakang yang berbeda untuk memahami dan berpartisipasi, Drop ambang teknis.
Singkatnya, di OpenLedger, seorang pengguna Web3 hanya perlu menyelesaikan tugas yang diinisiasi oleh platform, seperti menyediakan data sampel, berpartisipasi dalam verifikasi, dan memberikan umpan balik tentang kinerja model, untuk menjadi bagian dari pelatihan model.
Kedua, jalur pelatihan model yang ringan dan transparan
OpenLedger tidak hanya mengalihkan sumber data kepada komunitas, tetapi juga mencoba untuk menurunkan ambang perangkat keras pelatihan fine-tuning melalui arsitektur model yang ringan. Platform ini cenderung mengarahkan model untuk menggunakan model kecil khusus (SLM), yang biasanya hanya ditujukan untuk tugas spesifik di bidang tertentu dan bukan untuk kebutuhan kecerdasan umum, sehingga sumber daya pelatihan yang dibutuhkan lebih terkontrol.
Sementara itu, OpenLedger mencatat metadata proses pelatihan di blockchain, sehingga proses pelatihan model memiliki tingkat verifikasi dan transparansi tertentu. Ini sangat penting bagi pengembang non-profesional: mereka tidak perlu lagi memahami detail algoritma dasar, cukup mengikuti proses tugas yang disediakan oleh platform untuk berpartisipasi dan memberikan kontribusi.
Struktur ini menunjukkan arah yang jelas: pelatihan AI di masa depan tidak akan lagi menjadi milik eksklusif lembaga riset besar, tetapi merupakan "jaringan kolaborasi data yang didorong oleh komunitas."
Tiga, bagaimana sistem insentif mengikat peran "peserta pelatihan"?
Desain insentif OpenLedger tidak terbatas pada pembagian keuntungan di sisi pemanggilan model, tetapi juga meluas ke setiap jenis peran kunci dalam proses pelatihan:
(1) Kontributor data: Mengunggah, menyaring, dan mengatur data;
(3) Penyesuaian Kolaborator: Berpartisipasi dalam optimasi pelatihan model tertentu melalui OpenTask; (4) Node evaluasi: Melakukan validasi kinerja untuk model yang telah dilatih.
Setiap jenis peran di atas dapat memperoleh sertifikat kontribusi melalui sistem poin, dan dipetakan ke dalam sistem token di masa depan. Desain ini memastikan partisipasi terdesentralisasi sambil mendorong pembentukan jaringan kolaborasi jangka panjang.
Dalam desain OpenLedger, kekuasaan dan keuntungan dari pelatihan model akan secara bertahap kembali ke komunitas. Setiap pengguna bukan hanya konsumen, tetapi juga pembangun, pelatih, dan validator. Ini bukan hanya tantangan terhadap sistem AI tradisional, tetapi juga perpanjangan logika partisipasi Web3 di bidang AI.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
【Setiap orang dapat melatih model? OpenLedger bagaimana menurunkan ambang partisipasi AI】
Dalam konteks pelatihan model AI tradisional, melatih satu set model berkualitas tinggi biasanya berarti membutuhkan sumber data yang besar, infrastruktur komputasi yang mahal, dan tim algoritma yang profesional. Ambang tinggi ini mengecualikan sebagian besar individu biasa dari kesempatan untuk berpartisipasi, dan juga menyebabkan konsentrasi kekuasaan dalam pelatihan model yang tinggi. Jaringan data AI terdesentralisasi yang dibangun oleh OpenLedger berusaha untuk memecahkan pola lama ini, sehingga "setiap orang dapat berpartisipasi dalam pelatihan model" tidak lagi menjadi sebuah omong kosong.
Satu, mekanisme desentralisasi kontribusi data
Dalam ekosistem OpenLedger, pelatihan model AI tidak bergantung pada pengumpulan data oleh satu lembaga saja, melainkan dilakukan melalui jaringan data yang disebut Datanets untuk kolaborasi multi-sumber. Setiap pengguna, setiap node, dapat berpartisipasi dalam pengumpulan, pelabelan, penyaringan, dan verifikasi data berdasarkan tugas terbuka (OpenTask).
Proses ini dijamin oleh dua mekanisme untuk kepercayaan dan insentif:
(1) Mekanisme verifikasi data PoA (Proof of Attention): memastikan bahwa perilaku produksi data dapat dicatat, dilacak, dan terukur, benar-benar mewujudkan "siapa yang berpartisipasi, siapa yang berkontribusi, siapa yang memiliki hak."
(2) OpenTask Protokol Tugas Standar: Melalui deskripsi modul yang menjelaskan persyaratan tugas, memungkinkan pengguna dengan latar belakang yang berbeda untuk memahami dan berpartisipasi, Drop ambang teknis.
Singkatnya, di OpenLedger, seorang pengguna Web3 hanya perlu menyelesaikan tugas yang diinisiasi oleh platform, seperti menyediakan data sampel, berpartisipasi dalam verifikasi, dan memberikan umpan balik tentang kinerja model, untuk menjadi bagian dari pelatihan model.
Kedua, jalur pelatihan model yang ringan dan transparan
OpenLedger tidak hanya mengalihkan sumber data kepada komunitas, tetapi juga mencoba untuk menurunkan ambang perangkat keras pelatihan fine-tuning melalui arsitektur model yang ringan. Platform ini cenderung mengarahkan model untuk menggunakan model kecil khusus (SLM), yang biasanya hanya ditujukan untuk tugas spesifik di bidang tertentu dan bukan untuk kebutuhan kecerdasan umum, sehingga sumber daya pelatihan yang dibutuhkan lebih terkontrol.
Sementara itu, OpenLedger mencatat metadata proses pelatihan di blockchain, sehingga proses pelatihan model memiliki tingkat verifikasi dan transparansi tertentu. Ini sangat penting bagi pengembang non-profesional: mereka tidak perlu lagi memahami detail algoritma dasar, cukup mengikuti proses tugas yang disediakan oleh platform untuk berpartisipasi dan memberikan kontribusi.
Struktur ini menunjukkan arah yang jelas: pelatihan AI di masa depan tidak akan lagi menjadi milik eksklusif lembaga riset besar, tetapi merupakan "jaringan kolaborasi data yang didorong oleh komunitas."
Tiga, bagaimana sistem insentif mengikat peran "peserta pelatihan"?
Desain insentif OpenLedger tidak terbatas pada pembagian keuntungan di sisi pemanggilan model, tetapi juga meluas ke setiap jenis peran kunci dalam proses pelatihan:
(1) Kontributor data: Mengunggah, menyaring, dan mengatur data;
(3) Penyesuaian Kolaborator: Berpartisipasi dalam optimasi pelatihan model tertentu melalui OpenTask;
(4) Node evaluasi: Melakukan validasi kinerja untuk model yang telah dilatih.
Setiap jenis peran di atas dapat memperoleh sertifikat kontribusi melalui sistem poin, dan dipetakan ke dalam sistem token di masa depan. Desain ini memastikan partisipasi terdesentralisasi sambil mendorong pembentukan jaringan kolaborasi jangka panjang.
Dalam desain OpenLedger, kekuasaan dan keuntungan dari pelatihan model akan secara bertahap kembali ke komunitas. Setiap pengguna bukan hanya konsumen, tetapi juga pembangun, pelatih, dan validator. Ini bukan hanya tantangan terhadap sistem AI tradisional, tetapi juga perpanjangan logika partisipasi Web3 di bidang AI.