【Кожна людина може навчати модель? Як OpenLedger знижує бар'єри для участі AI】
У контексті традиційного навчання моделей ШІ навчання високоякісної моделі зазвичай означає потребу в величезних ресурсах даних, дорогій обчислювальній інфраструктурі та професійній команді алгоритмів. Цей високий бар'єр виключає можливості участі для більшості звичайних людей і призводить до високої концентрації влади в навчанні моделей. А децентралізована мережа даних ШІ, яку створює OpenLedger, намагається розірвати цю стару модель, щоб "кожен міг взяти участь у навчанні моделей" перестала бути порожньою розмовою.
О, Децентралізований механізм внесення даних
У системі OpenLedger навчання AI-моделей не залежить від збору даних єдиною установою, а здійснюється через мережі даних, що називаються Datanets, у рамках багатоджерельної співпраці. Кожен користувач, кожен вузол можуть брати участь у зборі, маркуванні, фільтрації та верифікації даних на основі відкритих завдань (OpenTask).
Цей процес забезпечується двома механізмами довіри та стимулювання:
(1) Механізм підтвердження даних PoA (Proof of Attention): забезпечує можливість реєстрації, відстеження та кількісної оцінки дій з виробництва даних, справді реалізуючи принцип "хто бере участь, той вносить внесок, той підтверджує права";
（2）OpenTask стандартний протокол завдань: за допомогою модульного опису вимог до завдань дозволяє користувачам з різним досвідом також зрозуміти і взяти участь, Падіння технічного бар'єру.
Коротко кажучи, у OpenLedger користувачу Web3 потрібно лише виконати завдання, ініційоване платформою, наприклад, надати зразкові дані, взяти участь у верифікації, надати відгук про продуктивність моделі, щоб стати частиною навчання моделі.
Два. Шляхи легковажності та прозорості навчання моделей
OpenLedger не лише передає джерела даних спільноті, але й намагається знизити апаратні вимоги до тонкої настройки навчання через легку архітектуру моделей. Платформа схиляється до використання спеціалізованих малих моделей (SLM), які зазвичай призначені лише для конкретних завдань у певній галузі, а не для загальних потреб штучного інтелекту, тому необхідні ресурси для навчання є більш контрольованими.
В той же час OpenLedger забезпечує певну перевірку та прозорість процесу навчання моделей шляхом запису метаданих навчального процесу в блокчейн. Це особливо важливо для непрофесійних розробників: їм більше не потрібно розуміти деталі нижчих алгоритмів, вони просто повинні слідувати завданням, наданим платформою, щоб взяти участь у процесі.
Ця структура дає нам зрозумілий напрямок: майбутнє навчання ШІ більше не буде привілейованим для великих дослідницьких установ, а стане «мережею спільного створення даних, що керується спільнотою».
Три, як прив'язати роль "учасника тренування" в системі стимулювання?
Ін Incentive design OpenLedger не обмежується розподілом прибутків на стороні виклику моделей, але також поширюється на кожну ключову роль у процесі навчання:
(1) Учасник даних: завантаження, фільтрація та організація даних;
(3) Налаштування співробітників: участь у оптимізації навчання конкретних моделей через OpenTask; (4) Оцінка вузлів: проведення валідації продуктивності завершеної моделі.
Кожен з вищезгаданих типів ролей може отримати свідоцтво внеску через систему балів, яке буде відображено в майбутній токенній системі. Цей дизайн, забезпечуючи децентралізовану участь, стимулює формування довгострокової мережі співпраці.
У дизайні OpenLedger влада та прибутки від навчання моделей поступово повернуться до спільноти. Кожен користувач не лише споживач, а й будівельник, тренер і валідатор. Це не лише виклик традиційній AI системі, а й природне продовження логіки участі Web3 в сфері AI.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
【Кожна людина може навчати модель? Як OpenLedger знижує бар'єри для участі AI】
У контексті традиційного навчання моделей ШІ навчання високоякісної моделі зазвичай означає потребу в величезних ресурсах даних, дорогій обчислювальній інфраструктурі та професійній команді алгоритмів. Цей високий бар'єр виключає можливості участі для більшості звичайних людей і призводить до високої концентрації влади в навчанні моделей. А децентралізована мережа даних ШІ, яку створює OpenLedger, намагається розірвати цю стару модель, щоб "кожен міг взяти участь у навчанні моделей" перестала бути порожньою розмовою.
О, Децентралізований механізм внесення даних
У системі OpenLedger навчання AI-моделей не залежить від збору даних єдиною установою, а здійснюється через мережі даних, що називаються Datanets, у рамках багатоджерельної співпраці. Кожен користувач, кожен вузол можуть брати участь у зборі, маркуванні, фільтрації та верифікації даних на основі відкритих завдань (OpenTask).
Цей процес забезпечується двома механізмами довіри та стимулювання:
(1) Механізм підтвердження даних PoA (Proof of Attention): забезпечує можливість реєстрації, відстеження та кількісної оцінки дій з виробництва даних, справді реалізуючи принцип "хто бере участь, той вносить внесок, той підтверджує права";
（2）OpenTask стандартний протокол завдань: за допомогою модульного опису вимог до завдань дозволяє користувачам з різним досвідом також зрозуміти і взяти участь, Падіння технічного бар'єру.
Коротко кажучи, у OpenLedger користувачу Web3 потрібно лише виконати завдання, ініційоване платформою, наприклад, надати зразкові дані, взяти участь у верифікації, надати відгук про продуктивність моделі, щоб стати частиною навчання моделі.
Два. Шляхи легковажності та прозорості навчання моделей
OpenLedger не лише передає джерела даних спільноті, але й намагається знизити апаратні вимоги до тонкої настройки навчання через легку архітектуру моделей. Платформа схиляється до використання спеціалізованих малих моделей (SLM), які зазвичай призначені лише для конкретних завдань у певній галузі, а не для загальних потреб штучного інтелекту, тому необхідні ресурси для навчання є більш контрольованими.
В той же час OpenLedger забезпечує певну перевірку та прозорість процесу навчання моделей шляхом запису метаданих навчального процесу в блокчейн. Це особливо важливо для непрофесійних розробників: їм більше не потрібно розуміти деталі нижчих алгоритмів, вони просто повинні слідувати завданням, наданим платформою, щоб взяти участь у процесі.
Ця структура дає нам зрозумілий напрямок: майбутнє навчання ШІ більше не буде привілейованим для великих дослідницьких установ, а стане «мережею спільного створення даних, що керується спільнотою».
Три, як прив'язати роль "учасника тренування" в системі стимулювання?
Ін Incentive design OpenLedger не обмежується розподілом прибутків на стороні виклику моделей, але також поширюється на кожну ключову роль у процесі навчання:
(1) Учасник даних: завантаження, фільтрація та організація даних;
(3) Налаштування співробітників: участь у оптимізації навчання конкретних моделей через OpenTask;
(4) Оцінка вузлів: проведення валідації продуктивності завершеної моделі.
Кожен з вищезгаданих типів ролей може отримати свідоцтво внеску через систему балів, яке буде відображено в майбутній токенній системі. Цей дизайн, забезпечуючи децентралізовану участь, стимулює формування довгострокової мережі співпраці.
У дизайні OpenLedger влада та прибутки від навчання моделей поступово повернуться до спільноти. Кожен користувач не лише споживач, а й будівельник, тренер і валідатор. Це не лише виклик традиційній AI системі, а й природне продовження логіки участі Web3 в сфері AI.