【Каждый может обучить модель? Как OpenLedger снижает порог участия в AI】
В контексте традиционного обучения моделей ИИ, обучение высококачественной модели обычно означает необходимость в огромных ресурсах данных, дорогой вычислительной инфраструктуре и профессиональных командах алгоритмов. Этот высокий порог исключает участие подавляющего большинства обычных людей и приводит к высокой концентрации власти над обучением моделей. Децентрализованная сеть данных ИИ, созданная OpenLedger, пытается разрушить эту старую модель, чтобы «каждый мог участвовать в обучении моделей» больше не было пустой болтовней.
1. Механизм децентрализованного вклада данных
В системе OpenLedger обучение моделей ИИ не зависит от сбора данных единственным учреждением, а осуществляется через многосетевое сотрудничество, называемое Datanets. Каждый пользователь, каждый узел может участвовать в сборе, аннотировании, фильтрации и валидации данных на основе открытых задач (OpenTask).
Этот процесс обеспечивает надежность и стимулы с помощью двух механизмов:
(1) Механизм подтверждения данных PoA (Proof of Attention): обеспечивает, что действия по производству данных могут быть зафиксированы, прослежены и количественно оценены, действительно достигая "кто участвует, тот и вносит вклад, тот и подтверждает право";
(2) OpenTask стандартизированный протокол задач: описывая требования к задачам модульно, позволяет пользователям с разным фоном понимать и участвовать в этом, Падение технического порога.
Короче говоря, в OpenLedger пользователь Web3 просто должен выполнить задачи, предложенные платформой, такие как предоставление образцов данных, участие в проверке, обратная связь о производительности модели, чтобы стать частью обучения модели.
2. Путь к облегчению и прозрачности обучения моделей
OpenLedger не только передает источники данных сообществу, но и пытается снизить аппаратные требования для тонкой настройки обучения за счет легковесной архитектуры модели. Платформа склонна направлять модели на использование специализированных малых моделей (SLM), которые обычно предназначены только для задач в определенной области, а не для общих интеллектуальных потребностей, поэтому требуемые ресурсы для обучения более управляемы.
В то же время OpenLedger обеспечивает определенную верифицируемость и прозрачность процесса обучения моделей благодаря записи метаданных тренировочного процесса в цепочке. Это особенно важно для непрофессиональных разработчиков: им больше не нужно понимать детали нижележащих алгоритмов, достаточно следовать предоставленному платформой процессу задач и участвовать, чтобы внести свой вклад.
Эта структура дает нам ясное направление: будущее обучения ИИ больше не будет прерогативой крупных исследовательских институтов, а станет «сообществом, управляемой сетью совместного создания данных».
Три, как связать роль "участника тренировки" в системе стимулов?
Дизайн стимулов OpenLedger не ограничивается распределением прибыли на стороне вызова модели, но также охватывает каждую ключевую роль в процессе обучения:
(1) Данные поставщики: загрузка, отбор и整理 данных;
(3) Настройка соавторов: участие в оптимизации обучения конкретной модели через OpenTask; (4) Оценка узлов: выполнение проверки производительности для завершенной модели.
Каждая из вышеупомянутых ролей может получить сертификат вклада через систему баллов, который будет отображаться в будущей токеномике. Этот дизайн обеспечивает децентрализованное участие и одновременно стимулирует формирование долгосрочной сети сотрудничества.
В дизайне OpenLedger власть и доходы от обучения моделей постепенно вернутся к сообществу. Каждый пользователь не просто потребитель, а строитель, тренер и проверяющий. Это не только вызов традиционной AI системе, но и естественное продолжение логики участия Web3 в области AI.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
【Каждый может обучить модель? Как OpenLedger снижает порог участия в AI】
В контексте традиционного обучения моделей ИИ, обучение высококачественной модели обычно означает необходимость в огромных ресурсах данных, дорогой вычислительной инфраструктуре и профессиональных командах алгоритмов. Этот высокий порог исключает участие подавляющего большинства обычных людей и приводит к высокой концентрации власти над обучением моделей. Децентрализованная сеть данных ИИ, созданная OpenLedger, пытается разрушить эту старую модель, чтобы «каждый мог участвовать в обучении моделей» больше не было пустой болтовней.
1. Механизм децентрализованного вклада данных
В системе OpenLedger обучение моделей ИИ не зависит от сбора данных единственным учреждением, а осуществляется через многосетевое сотрудничество, называемое Datanets. Каждый пользователь, каждый узел может участвовать в сборе, аннотировании, фильтрации и валидации данных на основе открытых задач (OpenTask).
Этот процесс обеспечивает надежность и стимулы с помощью двух механизмов:
(1) Механизм подтверждения данных PoA (Proof of Attention): обеспечивает, что действия по производству данных могут быть зафиксированы, прослежены и количественно оценены, действительно достигая "кто участвует, тот и вносит вклад, тот и подтверждает право";
(2) OpenTask стандартизированный протокол задач: описывая требования к задачам модульно, позволяет пользователям с разным фоном понимать и участвовать в этом, Падение технического порога.
Короче говоря, в OpenLedger пользователь Web3 просто должен выполнить задачи, предложенные платформой, такие как предоставление образцов данных, участие в проверке, обратная связь о производительности модели, чтобы стать частью обучения модели.
2. Путь к облегчению и прозрачности обучения моделей
OpenLedger не только передает источники данных сообществу, но и пытается снизить аппаратные требования для тонкой настройки обучения за счет легковесной архитектуры модели. Платформа склонна направлять модели на использование специализированных малых моделей (SLM), которые обычно предназначены только для задач в определенной области, а не для общих интеллектуальных потребностей, поэтому требуемые ресурсы для обучения более управляемы.
В то же время OpenLedger обеспечивает определенную верифицируемость и прозрачность процесса обучения моделей благодаря записи метаданных тренировочного процесса в цепочке. Это особенно важно для непрофессиональных разработчиков: им больше не нужно понимать детали нижележащих алгоритмов, достаточно следовать предоставленному платформой процессу задач и участвовать, чтобы внести свой вклад.
Эта структура дает нам ясное направление: будущее обучения ИИ больше не будет прерогативой крупных исследовательских институтов, а станет «сообществом, управляемой сетью совместного создания данных».
Три, как связать роль "участника тренировки" в системе стимулов?
Дизайн стимулов OpenLedger не ограничивается распределением прибыли на стороне вызова модели, но также охватывает каждую ключевую роль в процессе обучения:
(1) Данные поставщики: загрузка, отбор и整理 данных;
(3) Настройка соавторов: участие в оптимизации обучения конкретной модели через OpenTask;
(4) Оценка узлов: выполнение проверки производительности для завершенной модели.
Каждая из вышеупомянутых ролей может получить сертификат вклада через систему баллов, который будет отображаться в будущей токеномике. Этот дизайн обеспечивает децентрализованное участие и одновременно стимулирует формирование долгосрочной сети сотрудничества.
В дизайне OpenLedger власть и доходы от обучения моделей постепенно вернутся к сообществу. Каждый пользователь не просто потребитель, а строитель, тренер и проверяющий. Это не только вызов традиционной AI системе, но и естественное продолжение логики участия Web3 в области AI.