【Bagaimana Sapien melakukan peningkatan berkelanjutan pada data pelatihan?】
Satu, masalah jangka panjang dalam pelatihan AI: data bukanlah tugas sekali pakai.
Dalam alur pelatihan AI tradisional, begitu data pelatihan tertentu diproduksi dan digunakan, tugas dianggap selesai, dan peran kontributor juga berakhir. Masalah yang ditimbulkan oleh model data "konsumsi sekali pakai" ini sangat jelas: data pelatihan kurang diperbarui, tidak dapat secara dinamis menyesuaikan dengan iterasi model, yang menyebabkan pertumbuhan kemampuan model terjebak dalam kebuntuan. Di tengah latar belakang pengetahuan manusia yang terus berkembang, jika model AI tidak dapat terus mendapatkan data tambahan yang lebih dalam, lebih profesional, dan terbaru, akan sangat sulit untuk menghadapi tantangan kecerdasan umum.
Sapien berusaha untuk memecahkan batasan ini, tidak menganggap tugas data sebagai pengiriman "proyek", melainkan membangun mekanisme evolusi data yang terus diperbarui, sehingga data pelatihan memiliki siklus hidup, sistem versi, dan kemampuan pemeliharaan dinamis.
Kedua, bagaimana cara melakukan peningkatan data yang berkelanjutan?
Protokol Sapien dirancang dengan mekanisme tiga lapis untuk memastikan data pelatihan dapat diperbarui dalam jangka panjang dan kualitasnya terus berevolusi:
(1) Mekanisme versi tugas: Tugas pelatihan yang sama akan secara berkala menghasilkan versi "v2", "v3", dll., berdasarkan frekuensi pembaruan model, untuk menarik kembali kontributor lama dan juga memperkenalkan perspektif baru serta tambahan, membentuk kumpulan pelatihan iterasi multi-putaran;
(2) Mekanisme Kunjungan Kembali Berdasarkan Reputasi: Sistem akan mengirimkan tugas atau tugas revisi data yang lebih tinggi kepada pelatih berdasarkan riwayat dan bobot reputasinya, mewujudkan mekanisme "yang lama membimbing yang baru" dan "optimisasi oleh orang tertentu";
(3) Siklus umpan balik on-chain: Melalui mekanisme umpan balik dari pengguna model, secara otomatis menandai segmen data yang berkinerja buruk atau perlu dioptimalkan, kembali ke kolam pelatihan data, mengundang kontributor untuk memperbaiki dan melengkapi.
Mekanisme ini memastikan bahwa data bukanlah produk yang disampaikan secara statis, melainkan memiliki kemampuan evolusi dinamis dalam tiga tahap "versi—pemeliharaan—pembaruan".
Tiga, peran baru pemelihara data: peserta berkelanjutan dalam data pelatihan
Mekanisme Sapien ini mengubah posisi identitas pekerja data tradisional. Pelatih tidak lagi hanya menjadi penyedia data pada satu tahap, tetapi menjadi "pemelihara data" dan "operator aset pengetahuan" dalam jangka panjang. Ini tidak hanya meningkatkan nilai partisipasi dan pengaruh sistem mereka, tetapi juga memungkinkan kualitas data tumbuh seiring dengan ritme evolusi protokol itu sendiri.
Dalam jangka panjang, pola ini bahkan mungkin melahirkan "rantai profesi peningkatan data" di masa depan - berbagai peran seperti penandai, pemeriksa, pengoptimal, koordinator umpan balik, dan sebagainya, sehingga membentuk jaringan kolaborasi pekerjaan berbasis pengetahuan yang berputar di sekitar siklus hidup data.
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.
【Bagaimana Sapien melakukan peningkatan berkelanjutan pada data pelatihan?】
Satu, masalah jangka panjang dalam pelatihan AI: data bukanlah tugas sekali pakai.
Dalam alur pelatihan AI tradisional, begitu data pelatihan tertentu diproduksi dan digunakan, tugas dianggap selesai, dan peran kontributor juga berakhir. Masalah yang ditimbulkan oleh model data "konsumsi sekali pakai" ini sangat jelas: data pelatihan kurang diperbarui, tidak dapat secara dinamis menyesuaikan dengan iterasi model, yang menyebabkan pertumbuhan kemampuan model terjebak dalam kebuntuan. Di tengah latar belakang pengetahuan manusia yang terus berkembang, jika model AI tidak dapat terus mendapatkan data tambahan yang lebih dalam, lebih profesional, dan terbaru, akan sangat sulit untuk menghadapi tantangan kecerdasan umum.
Sapien berusaha untuk memecahkan batasan ini, tidak menganggap tugas data sebagai pengiriman "proyek", melainkan membangun mekanisme evolusi data yang terus diperbarui, sehingga data pelatihan memiliki siklus hidup, sistem versi, dan kemampuan pemeliharaan dinamis.
Kedua, bagaimana cara melakukan peningkatan data yang berkelanjutan?
Protokol Sapien dirancang dengan mekanisme tiga lapis untuk memastikan data pelatihan dapat diperbarui dalam jangka panjang dan kualitasnya terus berevolusi:
(1) Mekanisme versi tugas: Tugas pelatihan yang sama akan secara berkala menghasilkan versi "v2", "v3", dll., berdasarkan frekuensi pembaruan model, untuk menarik kembali kontributor lama dan juga memperkenalkan perspektif baru serta tambahan, membentuk kumpulan pelatihan iterasi multi-putaran;
(2) Mekanisme Kunjungan Kembali Berdasarkan Reputasi: Sistem akan mengirimkan tugas atau tugas revisi data yang lebih tinggi kepada pelatih berdasarkan riwayat dan bobot reputasinya, mewujudkan mekanisme "yang lama membimbing yang baru" dan "optimisasi oleh orang tertentu";
(3) Siklus umpan balik on-chain: Melalui mekanisme umpan balik dari pengguna model, secara otomatis menandai segmen data yang berkinerja buruk atau perlu dioptimalkan, kembali ke kolam pelatihan data, mengundang kontributor untuk memperbaiki dan melengkapi.
Mekanisme ini memastikan bahwa data bukanlah produk yang disampaikan secara statis, melainkan memiliki kemampuan evolusi dinamis dalam tiga tahap "versi—pemeliharaan—pembaruan".
Tiga, peran baru pemelihara data: peserta berkelanjutan dalam data pelatihan
Mekanisme Sapien ini mengubah posisi identitas pekerja data tradisional. Pelatih tidak lagi hanya menjadi penyedia data pada satu tahap, tetapi menjadi "pemelihara data" dan "operator aset pengetahuan" dalam jangka panjang. Ini tidak hanya meningkatkan nilai partisipasi dan pengaruh sistem mereka, tetapi juga memungkinkan kualitas data tumbuh seiring dengan ritme evolusi protokol itu sendiri.
Dalam jangka panjang, pola ini bahkan mungkin melahirkan "rantai profesi peningkatan data" di masa depan - berbagai peran seperti penandai, pemeriksa, pengoptimal, koordinator umpan balik, dan sebagainya, sehingga membentuk jaringan kolaborasi pekerjaan berbasis pengetahuan yang berputar di sekitar siklus hidup data.