Web3 AI Gelişim Trendleri Analizi

NVIDIA hisse senedi fiyatı yeni bir zirveye ulaştı, çok modlu modellerin ilerlemesi Web2 AI'nin teknik engellerini derinleştirdi. Anlamsal uyumdan görsel anlayışa, yüksek boyutlu gömme yöntemlerinden özellik birleştirmeye, karmaşık modeller çeşitli modalitelerin ifade biçimlerini eşi benzeri görülmemiş bir hızla bütünleştiriyor ve giderek kapalı bir AI yüksek alanı inşa ediyor. Amerikan borsa piyasası buna olumlu tepki verdi, ister kripto para ile ilgili hisseler ister AI hisseleri olsun küçük bir boğa piyasası görünümünde.

Ancak, bu heyecan kripto para alanıyla ilgili gibi görünmüyor. Son dönemde Web3 AI denemeleri, özellikle Agent yönündeki gelişmeler, yönlerde sapma olabilir. Dağıtık yapı ile Web2 tarzı çok modelli modüler sistemler kurmaya çalışmak, aslında bir teknoloji ve düşünce çelişkisidir. Modül bağlantısının çok güçlü olduğu, özellik dağılımının son derece dengesiz olduğu ve hesaplama gücü talebinin giderek merkezileştiği günümüzde, çok modelli modüler sistemlerin Web3'te ayakta kalması zor.

Web3 AI'nin geleceği taklitte değil, stratejik dolanmadadır. Yüksek boyutlu alanlardaki anlam hizalamasından, dikkat mekanizmalarındaki bilgi darboğazına, heterojen hesaplama altındaki özellik hizalamasına kadar Web3 AI, "kırsalın şehri kuşatması" taktiğini benimsemelidir.

Web3 AI, düzleştirilmiş çok modlu modellere dayanmaktadır, anlam uyumu zorluğu düşük performansa neden olmaktadır.

Modern Web2 AI'nın çok modlu sisteminde, "anlamsal hizalama" farklı modların bilgilerini aynı anlamsal alana eşlemek, böylece modelin farklı biçim sinyallerinin arkasındaki anlamı anlamasını ve karşılaştırmasını sağlamaktır. Bu, iş akışının modüllerinin anlamlı olması için yüksek boyutlu gömme alanında gerçekleştirilmesi gerekmektedir.

Ancak, Web3 Agent protokolü yüksek boyutlu gömme gerçekleştirmekte zordur. Çoğu Web3 Agent, hazır API'leri sarmakla sınırlıdır, birleşik bir merkezi gömme alanı ve modüller arası dikkat mekanizmasından yoksundur, bu da bilgilerin çok açılı etkileşimini engeller, yalnızca lineer işlem yapılmasına olanak tanır ve bütünsel kapalı döngü optimizasyonu oluşturmayı zorlaştırır.

Web3 AI'nin yüksek boyutlu alanları gerçekleştirmesini istemek, Agent protokolünün ilgili tüm API arayüzlerini kendisinin geliştirmesini istemekle eşdeğerdir ve bu, modüler yapının temel amacına aykırıdır. Yüksek boyutlu mimari, uçtan uca bir birleşik eğitim veya işbirliği optimizasyonu gerektirir; Web3 Agent'ın "modül, eklenti gibidir" yaklaşımı ise parçalanmayı artırmakta ve bakım maliyetlerini fırlatmakta, genel performansı sınırlamaktadır.

Düşük boyutlu uzayda, dikkat mekanizması tasarımı sınırlıdır

Yüksek seviyeli çok modlu modeller, hassas bir şekilde tasarlanmış bir dikkat mekanizması gerektirir. Dikkat mekanizması, hesaplama kaynaklarını dinamik olarak dağıtmanın bir yoludur; böylece model, belirli bir mod girişini işlerken en ilgili kısımlara "odaklanabilme" yeteneğine sahip olur.

Dikkat mekanizmasının işlevselliği için çok modallığın yüksek boyutlu olması gerekmektedir. Dikkat mekanizmasının neden yüksek boyutlu bir alana ihtiyaç duyduğunu açıklamadan önce, Transformer kod çözücüsü gibi Web2 AI'nın dikkat mekanizmasını tasarlarken izlediği süreci anlamamız gerekiyor. Temel düşünce, sıraları işlerken modelin her bir öğeye dinamik olarak "dikkat ağırlıkları" atamasıdır; bu, en ilgili bilgilere odaklanmasını sağlar.

Sorgu-Anahtar-Değer (Q-K-V), anahtar bilgiyi belirleme mekanizmasıdır. Çok modlu modeller için girdi metin, resim veya ses olabilir. Gerekli içeriği boyutlar uzayında aramak için, bu girdiler en küçük birimlere, örneğin karakterlere, piksel bloklarına veya ses çerçevelerine bölünür; model bu birimler için dikkat hesaplaması yapmak üzere Q-K-V oluşturur.

Modüler Web3 AI üzerinde birleşik bir dikkat planlaması gerçekleştirmek zordur. Temel nedenler şunlardır:

1. Dikkat mekanizması, tek bir Q-K-V alanına bağımlıdır; oysa bağımsız API'lerin döndürdüğü veri formatları ve dağılımları farklıdır, bu da tek bir gömülü katman oluşturmayı zorlaştırır.

2. Çok başlı dikkat, farklı bilgi kaynaklarına paralel odaklanmayı sağlar, oysa bağımsız API'ler genellikle lineer çağrılardır ve paralel, çoklu dinamik ağırlıklandırma yeteneğinden yoksundur.

3. Gerçek dikkat mekanizması, genel bağlama dinamik olarak ağırlıklar atar, API modunda modüller yalnızca bağımsız bağlamı görebilir, modüller arası küresel ilişkiyi gerçekleştirmek zorlaşır.

Bu nedenle, işlevleri ayrık API'ler olarak paketlemekle, Transformer gibi "birleşik dikkat planlama" yeteneği oluşturmak mümkün değildir.

Dağılma Modüler Parçalama, Özellik Birleşimi Sığ Statik Birleştirmede Kalır

"Özellik birleştirme", hizalama ve dikkat temeli üzerine, farklı modlardan işlenmiş özellik vektörlerinin kombinasyonunu, alt görevlerin kullanımı için sağlar. Birleştirme yöntemleri basit bir şekilde birleştirme, ağırlıklı toplama gibi olabileceği gibi, karmaşık bir şekilde çift çizgisel havuzlama, tensör ayrıştırma veya dinamik yönlendirme teknolojisi gibi de olabilir.

Web3 AI elbette en basit bir birleşim aşamasında kalıyor, çünkü dinamik özelliklerin birleşimi için yüksek boyutlu bir alan ve hassas bir dikkat mekanizması gereklidir. Bu koşullar sağlanmadığında, özelliklerin birleşimi doğal olarak ideal performansa ulaşamaz.

Web2 AI, tüm mod özelliklerini aynı yüksek boyutlu alanda işleyerek, uçtan uca birleşik eğitim eğilimindedir. Dikkat katmanları ve birleştirme katmanları ile aşağı akış görev katmanları arasında iş birliği optimize eder. Web3 AI ise daha çok ayrı modüler parçaların bir araya getirilmesi şeklinde çalışır, çeşitli API'leri bağımsız Ajanlar olarak paketler ve ardından bunların çıktısını basitçe bir araya getirir, bu da birleşik bir eğitim hedefi ve modüller arası gradyan akışının eksikliğine yol açar.

Web2 AI, dikkat mekanizmasına dayanarak, bağlama göre özellik önemini gerçek zamanlı olarak hesaplayabilir ve entegrasyon stratejisini dinamik olarak ayarlayabilir. Web3 AI ise genellikle önceden sabit ağırlıklar belirler veya entegrasyon olup olmadığını basit kurallarla değerlendirir, bu da esneklikten yoksundur.

Web2 AI, tüm modalite özelliklerini yüksek boyutlu uzaya haritalar, entegrasyon süreci bir dizi yüksek düzeyde etkileşim işlemi içerir. Buna karşılık, Web3 AI'nın her bir ajanının çıktısı genellikle sadece birkaç ana alan içerir, özellik boyutu son derece düşüktür ve karmaşık çok modalite ilişkilerini ifade etmede zorluk yaşar.

AI endüstrisindeki engeller derinleşiyor, ancak acı noktalar henüz görünmüyor

Web2 AI'nin çok modlu sistemi son derece büyük bir mühendislik projesidir; büyük ve çeşitli veri setleri, büyük ölçekli hesaplama gücü, gelişmiş ağ tasarımı, karmaşık mühendislik uygulamaları ve sürekli algoritma geliştirme gerektirmektedir. Bu, güçlü bir endüstri engeli oluşturmakta ve az sayıda öncü ekibin çekirdek rekabet gücünü şekillendirmektedir.

Web3 AI, "kırsal alanların şehirleri kuşatması" taktiğini benimsemelidir. Temelinde merkeziyetsizlik yatmakta, evrimsel yolu yüksek paralellik, düşük bağlanabilirlik ve heterojen hesaplama uyumluluğu olarak kendini göstermektedir. Bu, Web3 AI'nın kenar hesaplama gibi senaryolarında daha avantajlı olmasını sağlar, hafif yapılar, kolay paralel ve teşvik edilebilir görevler için uygundur.

Ancak, Web2 AI'nın engelleri henüz yeni oluşmaya başladı, bu başlıca şirketlerin rekabetinin erken aşamasıdır. Sadece Web2 AI'nın kazançları tamamen tükendiğinde, geride bıraktığı acı noktalar Web3 AI'nın devreye girmesi için bir fırsat olacaktır. Bu noktadan önce, Web3 AI'nın kenar senaryolarında deneyim biriktirmesi, esnekliğini koruması ve dinamik değişen potansiyel engeller ve acı noktalarla başa çıkabilmesi gerekiyor.