【Herkes model eğitebilir mi? OpenLedger AI katılımını nasıl düşürüyor?】
Geleneksel AI model eğitimi bağlamında, yüksek kaliteli bir model eğitmek genellikle büyük veri kaynakları, pahalı hesaplama altyapıları ve uzman bir algoritma ekibi gerektirdiği anlamına gelir. Bu yüksek eşik, çoğu sıradan bireyin katılım fırsatını dışlamaktadır ve model eğitimi üzerindeki hakimiyetin yüksek derecede merkezileşmesine yol açmaktadır. OpenLedger tarafından oluşturulan merkeziyetsiz AI veri ağı, bu eski düzeni kırmaya çalışarak "herkesin model eğitimine katılabilmesi" fikrini gerçek kılmayı amaçlamaktadır.
Bir, veri katkısının merkeziyetsiz mekanizması
OpenLedger sisteminde, AI modellerinin eğitimi tek bir kuruluşun veri toplama faaliyetlerine bağlı değildir; bunun yerine Datanets adı verilen veri ağları aracılığıyla çoklu kaynaklı işbirliği ile gerçekleşir. Her bir kullanıcı, her bir düğüm, açık görevler (OpenTask) temelinde veri toplama, etiketleme, filtreleme ve doğrulama süreçlerine katılabilir.
Bu süreç, güvenilirlik ve teşvik sağlamak için iki mekanizma aracılığıyla gerçekleştirilir:
(1) PoA (Attention Kanıtı) veri hak sahipliği mekanizması: Verilerin üretim faaliyetlerinin kaydedilmesini, izlenebilmesini ve nicelleştirilmesini sağlamak, gerçekten "kim katılır, kim katkıda bulunur, kim hak sahibi olur" ilkesini gerçekleştirmek;
(2) OpenTask standart görev protokolü: Görev gereksinimlerini modüler bir şekilde tanımlayarak, farklı geçmişlere sahip kullanıcıların da anlamasını ve katılmasını sağlamak, teknik engelleri düşürmek.
Kısacası, OpenLedger'da bir Web3 kullanıcısı, platform tarafından başlatılan görevleri tamamladığında, örnek veri sağlamak, doğrulama yapmak, model performansına geri bildirim vermek gibi, model eğitimine dahil olmuş olur.
İkincisi, model eğitiminin hafifletilmesi ve şeffaflık yolculuğu
OpenLedger sadece veri kaynaklarını topluluğa dış kaynak olarak vermekle kalmaz, aynı zamanda hafif model mimarisi aracılığıyla mikro ayar eğitiminin donanım eşiğini düşürmeye de çalışır. Platform, modellerin genellikle genel zeka gereksinimlerinden ziyade belirli alan görevlerine yönelik özel küçük modeller (SLM) kullanmalarını yönlendirmeyi tercih eder, bu nedenle gereken eğitim kaynakları daha kontrol edilebilir.
Bu arada, OpenLedger, model eğitim sürecinin belirli bir doğrulanabilirlik ve şeffaflık kazanmasını sağlamak için zincir üzerindeki kayıtlarla eğitim sürecinin meta verilerini kaydediyor. Bu, profesyonel olmayan geliştiriciler için özellikle önemlidir: Alt algoritma detaylarını anlamalarına gerek kalmadan, platformun sunduğu görev akışına uyarak katılım sağlayabilir ve katkıda bulunabilirler.
Bu yapı, bize net bir yön gösteriyor: Gelecekteki AI eğitimi artık büyük araştırma enstitülerine ait olmayacak, bunun yerine "topluluk destekli veri inşa ağı" haline gelecektir.
Üç, teşvik sistemi "eğitim katılımcısı" rolünü nasıl bağlar?
OpenLedger'ın teşvik tasarımı yalnızca model çağırma tarafındaki kâr paylaşımına bağlı kalmayıp, aynı zamanda eğitim sürecindeki her bir anahtar rolü kapsar:
(1) Veri katkı sağlayıcıları: Verileri yükler, filtreler ve düzenler;
(3) İnce ayar iş birliği: Belirli modellerin eğitim optimizasyonuna OpenTask aracılığıyla katılmak; (4) Değerlendirme Düğümü: Eğitimi tamamlanmış modelin performans doğrulaması.
Yukarıda belirtilen her bir rol, puan sistemi aracılığıyla katkı belgesi alabilir ve gelecekteki token sistemine yansıtılabilir. Bu tasarım, merkeziyetsiz katılımı sağlarken, uzun vadeli işbirliği ağlarının oluşumunu teşvik etmektedir.
OpenLedger tasarımında, model eğitimi üzerindeki güç ve kazançlar yavaş yavaş topluluğa geri dönecektir. Her bir kullanıcı sadece bir tüketici değil, aynı zamanda bir inşaatçı, eğitmen ve doğrulayıcıdır. Bu, sadece geleneksel AI sistemine bir meydan okuma değil, aynı zamanda Web3 katılım mantığının AI alanındaki doğal bir uzantısıdır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
【Herkes model eğitebilir mi? OpenLedger AI katılımını nasıl düşürüyor?】
Geleneksel AI model eğitimi bağlamında, yüksek kaliteli bir model eğitmek genellikle büyük veri kaynakları, pahalı hesaplama altyapıları ve uzman bir algoritma ekibi gerektirdiği anlamına gelir. Bu yüksek eşik, çoğu sıradan bireyin katılım fırsatını dışlamaktadır ve model eğitimi üzerindeki hakimiyetin yüksek derecede merkezileşmesine yol açmaktadır. OpenLedger tarafından oluşturulan merkeziyetsiz AI veri ağı, bu eski düzeni kırmaya çalışarak "herkesin model eğitimine katılabilmesi" fikrini gerçek kılmayı amaçlamaktadır.
Bir, veri katkısının merkeziyetsiz mekanizması
OpenLedger sisteminde, AI modellerinin eğitimi tek bir kuruluşun veri toplama faaliyetlerine bağlı değildir; bunun yerine Datanets adı verilen veri ağları aracılığıyla çoklu kaynaklı işbirliği ile gerçekleşir. Her bir kullanıcı, her bir düğüm, açık görevler (OpenTask) temelinde veri toplama, etiketleme, filtreleme ve doğrulama süreçlerine katılabilir.
Bu süreç, güvenilirlik ve teşvik sağlamak için iki mekanizma aracılığıyla gerçekleştirilir:
(1) PoA (Attention Kanıtı) veri hak sahipliği mekanizması: Verilerin üretim faaliyetlerinin kaydedilmesini, izlenebilmesini ve nicelleştirilmesini sağlamak, gerçekten "kim katılır, kim katkıda bulunur, kim hak sahibi olur" ilkesini gerçekleştirmek;
(2) OpenTask standart görev protokolü: Görev gereksinimlerini modüler bir şekilde tanımlayarak, farklı geçmişlere sahip kullanıcıların da anlamasını ve katılmasını sağlamak, teknik engelleri düşürmek.
Kısacası, OpenLedger'da bir Web3 kullanıcısı, platform tarafından başlatılan görevleri tamamladığında, örnek veri sağlamak, doğrulama yapmak, model performansına geri bildirim vermek gibi, model eğitimine dahil olmuş olur.
İkincisi, model eğitiminin hafifletilmesi ve şeffaflık yolculuğu
OpenLedger sadece veri kaynaklarını topluluğa dış kaynak olarak vermekle kalmaz, aynı zamanda hafif model mimarisi aracılığıyla mikro ayar eğitiminin donanım eşiğini düşürmeye de çalışır. Platform, modellerin genellikle genel zeka gereksinimlerinden ziyade belirli alan görevlerine yönelik özel küçük modeller (SLM) kullanmalarını yönlendirmeyi tercih eder, bu nedenle gereken eğitim kaynakları daha kontrol edilebilir.
Bu arada, OpenLedger, model eğitim sürecinin belirli bir doğrulanabilirlik ve şeffaflık kazanmasını sağlamak için zincir üzerindeki kayıtlarla eğitim sürecinin meta verilerini kaydediyor. Bu, profesyonel olmayan geliştiriciler için özellikle önemlidir: Alt algoritma detaylarını anlamalarına gerek kalmadan, platformun sunduğu görev akışına uyarak katılım sağlayabilir ve katkıda bulunabilirler.
Bu yapı, bize net bir yön gösteriyor: Gelecekteki AI eğitimi artık büyük araştırma enstitülerine ait olmayacak, bunun yerine "topluluk destekli veri inşa ağı" haline gelecektir.
Üç, teşvik sistemi "eğitim katılımcısı" rolünü nasıl bağlar?
OpenLedger'ın teşvik tasarımı yalnızca model çağırma tarafındaki kâr paylaşımına bağlı kalmayıp, aynı zamanda eğitim sürecindeki her bir anahtar rolü kapsar:
(1) Veri katkı sağlayıcıları: Verileri yükler, filtreler ve düzenler;
(3) İnce ayar iş birliği: Belirli modellerin eğitim optimizasyonuna OpenTask aracılığıyla katılmak;
(4) Değerlendirme Düğümü: Eğitimi tamamlanmış modelin performans doğrulaması.
Yukarıda belirtilen her bir rol, puan sistemi aracılığıyla katkı belgesi alabilir ve gelecekteki token sistemine yansıtılabilir. Bu tasarım, merkeziyetsiz katılımı sağlarken, uzun vadeli işbirliği ağlarının oluşumunu teşvik etmektedir.
OpenLedger tasarımında, model eğitimi üzerindeki güç ve kazançlar yavaş yavaş topluluğa geri dönecektir. Her bir kullanıcı sadece bir tüketici değil, aynı zamanda bir inşaatçı, eğitmen ve doğrulayıcıdır. Bu, sadece geleneksel AI sistemine bir meydan okuma değil, aynı zamanda Web3 katılım mantığının AI alanındaki doğal bir uzantısıdır.