【Cada pessoa pode treinar um modelo? Como o OpenLedger Gota a barreira de entrada para a participação em IA】
No contexto do treinamento de modelos de IA tradicionais, treinar um modelo de alta qualidade geralmente significa que são necessários grandes recursos de dados, infraestrutura computacional cara e equipes de algoritmos especializadas. Este alto limiar exclui a participação da grande maioria dos indivíduos comuns e resulta em uma alta concentração do controle sobre o treinamento de modelos. A rede de dados de IA descentralizada construída pela OpenLedger está tentando quebrar esse antigo padrão, fazendo com que "todos possam participar do treinamento de modelos" não seja mais uma conversa vazia.
Um, Mecanismo de Descentralização da Contribuição de Dados
No sistema da OpenLedger, o treinamento de modelos de IA não depende da coleta de dados por uma única entidade, mas sim de uma colaboração multi-origem através de redes de dados chamadas Datanets. Cada usuário, cada nó, pode participar na coleta, rotulagem, filtragem e validação dos dados com base em tarefas abertas (OpenTask).
Este processo é garantido por dois mecanismos de confiança e incentivo:
(1) Mecanismo de certificação de dados PoA (Proof of Attention): garante que as ações de produção de dados possam ser registradas, rastreadas e quantificadas, realmente garantindo "quem participa, quem contribui, quem certifica";
(2) OpenTask Protocolo de Tarefas Padronizado: através de uma descrição modular dos requisitos da tarefa, permitindo que utilizadores de diferentes contextos compreendam e participem, Gota a barreira técnica.
Em resumo, em OpenLedger, um utilizador Web3 apenas precisa de completar as tarefas iniciadas pela plataforma, como fornecer dados de amostra, participar na verificação e dar feedback sobre o desempenho do modelo, para já fazer parte do treino do modelo.
Dois, o caminho para a leveza e transparência do treinamento do modelo
OpenLedger não apenas terceiriza a origem dos dados para a comunidade, mas também tenta, através de uma arquitetura de modelo leve, Gota a barreira de hardware para o treinamento de ajuste fino. A plataforma tende a guiar o modelo a usar pequenos modelos dedicados (SLM), que geralmente são voltados apenas para tarefas de domínio específico em vez de necessidades de inteligência geral, portanto, os recursos de treinamento necessários são mais controláveis.
Ao mesmo tempo, a OpenLedger, através do registo em cadeia dos metadados do processo de treino, confere um certo nível de verificabilidade e transparência ao processo de treino do modelo. Isso é especialmente crucial para desenvolvedores não especializados: eles não precisam mais entender os detalhes do algoritmo subjacente, basta seguir o fluxo de tarefas fornecido pela plataforma para participar e contribuir.
Esta estrutura permite-nos ver uma direção clara: o futuro do treinamento de IA não será mais exclusivo de grandes instituições de pesquisa, mas sim uma "rede de co-construção de dados impulsionada pela comunidade".
Três, como vincular o papel de "participante do treino" no sistema de incentivos?
O design de incentivos da OpenLedger não se limita à divisão de lucros no lado da chamada do modelo, mas se estende a cada tipo de papel chave durante o processo de treinamento:
(1) Contribuidores de dados: carregar, filtrar e organizar dados;
(3) Colaborador de ajuste fino: participar na otimização do treinamento de modelos específicos através do OpenTask; (4) Nós de Avaliação: Validar o desempenho do modelo concluído.
Cada uma das categorias de papéis acima pode obter certificados de contribuição através do sistema de pontos, que serão mapeados para o futuro sistema de tokens. Este design garante a participação descentralizada, ao mesmo tempo que incentiva a formação de redes de colaboração a longo prazo.
No design da OpenLedger, o poder e os ganhos do treinamento de modelos retornarão gradualmente à comunidade. Cada usuário não é apenas um consumidor, mas um construtor, treinador e validador. Isso não é apenas um desafio aos sistemas tradicionais de IA, mas também uma extensão natural da lógica de participação do Web3 no campo da IA.
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【Cada pessoa pode treinar um modelo? Como o OpenLedger Gota a barreira de entrada para a participação em IA】
No contexto do treinamento de modelos de IA tradicionais, treinar um modelo de alta qualidade geralmente significa que são necessários grandes recursos de dados, infraestrutura computacional cara e equipes de algoritmos especializadas. Este alto limiar exclui a participação da grande maioria dos indivíduos comuns e resulta em uma alta concentração do controle sobre o treinamento de modelos. A rede de dados de IA descentralizada construída pela OpenLedger está tentando quebrar esse antigo padrão, fazendo com que "todos possam participar do treinamento de modelos" não seja mais uma conversa vazia.
Um, Mecanismo de Descentralização da Contribuição de Dados
No sistema da OpenLedger, o treinamento de modelos de IA não depende da coleta de dados por uma única entidade, mas sim de uma colaboração multi-origem através de redes de dados chamadas Datanets. Cada usuário, cada nó, pode participar na coleta, rotulagem, filtragem e validação dos dados com base em tarefas abertas (OpenTask).
Este processo é garantido por dois mecanismos de confiança e incentivo:
(1) Mecanismo de certificação de dados PoA (Proof of Attention): garante que as ações de produção de dados possam ser registradas, rastreadas e quantificadas, realmente garantindo "quem participa, quem contribui, quem certifica";
(2) OpenTask Protocolo de Tarefas Padronizado: através de uma descrição modular dos requisitos da tarefa, permitindo que utilizadores de diferentes contextos compreendam e participem, Gota a barreira técnica.
Em resumo, em OpenLedger, um utilizador Web3 apenas precisa de completar as tarefas iniciadas pela plataforma, como fornecer dados de amostra, participar na verificação e dar feedback sobre o desempenho do modelo, para já fazer parte do treino do modelo.
Dois, o caminho para a leveza e transparência do treinamento do modelo
OpenLedger não apenas terceiriza a origem dos dados para a comunidade, mas também tenta, através de uma arquitetura de modelo leve, Gota a barreira de hardware para o treinamento de ajuste fino. A plataforma tende a guiar o modelo a usar pequenos modelos dedicados (SLM), que geralmente são voltados apenas para tarefas de domínio específico em vez de necessidades de inteligência geral, portanto, os recursos de treinamento necessários são mais controláveis.
Ao mesmo tempo, a OpenLedger, através do registo em cadeia dos metadados do processo de treino, confere um certo nível de verificabilidade e transparência ao processo de treino do modelo. Isso é especialmente crucial para desenvolvedores não especializados: eles não precisam mais entender os detalhes do algoritmo subjacente, basta seguir o fluxo de tarefas fornecido pela plataforma para participar e contribuir.
Esta estrutura permite-nos ver uma direção clara: o futuro do treinamento de IA não será mais exclusivo de grandes instituições de pesquisa, mas sim uma "rede de co-construção de dados impulsionada pela comunidade".
Três, como vincular o papel de "participante do treino" no sistema de incentivos?
O design de incentivos da OpenLedger não se limita à divisão de lucros no lado da chamada do modelo, mas se estende a cada tipo de papel chave durante o processo de treinamento:
(1) Contribuidores de dados: carregar, filtrar e organizar dados;
(3) Colaborador de ajuste fino: participar na otimização do treinamento de modelos específicos através do OpenTask;
(4) Nós de Avaliação: Validar o desempenho do modelo concluído.
Cada uma das categorias de papéis acima pode obter certificados de contribuição através do sistema de pontos, que serão mapeados para o futuro sistema de tokens. Este design garante a participação descentralizada, ao mesmo tempo que incentiva a formação de redes de colaboração a longo prazo.
No design da OpenLedger, o poder e os ganhos do treinamento de modelos retornarão gradualmente à comunidade. Cada usuário não é apenas um consumidor, mas um construtor, treinador e validador. Isso não é apenas um desafio aos sistemas tradicionais de IA, mas também uma extensão natural da lógica de participação do Web3 no campo da IA.