【Mỗi người đều có thể huấn luyện mô hình? OpenLedger làm thế nào để Thả ngưỡng tham gia AI】
Trong bối cảnh huấn luyện mô hình AI truyền thống, việc huấn luyện một bộ mô hình chất lượng cao thường có nghĩa là cần có nguồn dữ liệu khổng lồ, hạ tầng tính toán đắt đỏ và đội ngũ thuật toán chuyên nghiệp. Rào cản cao này đã loại trừ cơ hội tham gia của hầu hết các cá nhân bình thường, đồng thời gây ra sự tập trung cao độ quyền kiểm soát việc huấn luyện mô hình. Mạng dữ liệu AI phi tập trung mà OpenLedger xây dựng đang cố gắng phá vỡ cấu trúc cũ này, khiến "mọi người đều có thể tham gia huấn luyện mô hình" không còn là lời nói suông.
Một, cơ chế phi tập trung của việc đóng góp dữ liệu
Trong hệ thống của OpenLedger, việc đào tạo mô hình AI không phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu của một tổ chức duy nhất, mà thông qua một mạng dữ liệu gọi là Datanets để hợp tác đa nguồn. Mỗi người dùng, mỗi nút, đều có thể tham gia vào việc thu thập, gán nhãn, lọc và xác thực dữ liệu dựa trên nhiệm vụ mở (OpenTask).
Quá trình này được đảm bảo độ tin cậy và khuyến khích thông qua hai cơ chế:
(1) Cơ chế xác thực dữ liệu PoA (Proof of Attention): Đảm bảo rằng hành vi sản xuất dữ liệu có thể được ghi lại, truy xuất và định lượng, thực sự làm được "ai tham gia, ai đóng góp, ai xác thực";
(2) OpenTask tiêu chuẩn hóa giao thức nhiệm vụ: Thông qua mô-đun mô tả yêu cầu nhiệm vụ, cho phép người dùng từ các nền tảng khác nhau cũng có thể hiểu và tham gia, Thả rào cản kỹ thuật.
Nói một cách đơn giản, trong OpenLedger, một người dùng Web3 chỉ cần hoàn thành các nhiệm vụ do nền tảng khởi xướng, chẳng hạn như cung cấp dữ liệu mẫu, tham gia xác minh, phản hồi hiệu suất mô hình, đã trở thành một phần của việc huấn luyện mô hình.
Hai, con đường giảm nhẹ và minh bạch hóa việc đào tạo mô hình
OpenLedger không chỉ ủy thác nguồn dữ liệu cho cộng đồng, mà còn cố gắng thông qua kiến trúc mô hình nhẹ để Thả ngưỡng phần cứng cho việc tinh chỉnh đào tạo. Nền tảng có xu hướng hướng dẫn mô hình sử dụng các mô hình nhỏ chuyên dụng (SLM), những mô hình này thường chỉ nhắm vào các nhiệm vụ trong lĩnh vực cụ thể thay vì nhu cầu thông minh chung, do đó tài nguyên đào tạo cần thiết có thể được kiểm soát hơn.
Trong khi đó, OpenLedger ghi lại dữ liệu siêu dữ liệu của quy trình đào tạo trên chuỗi, giúp cho quá trình đào tạo mô hình có được một mức độ khả năng xác minh và tính minh bạch nhất định. Điều này đặc biệt quan trọng đối với những nhà phát triển không chuyên: họ không cần phải hiểu chi tiết về thuật toán nền tảng, chỉ cần tuân theo quy trình nhiệm vụ mà nền tảng cung cấp để tham gia và đóng góp.
Cấu trúc này cho chúng ta thấy một hướng đi rõ ràng: việc đào tạo AI trong tương lai sẽ không còn là đặc quyền của các viện nghiên cứu lớn, mà sẽ là một "mạng lưới cộng đồng xây dựng dữ liệu".
Ba, hệ thống khuyến khích được liên kết với vai trò "người tham gia đào tạo" như thế nào?
Thiết kế động lực của OpenLedger không chỉ giới hạn ở việc chia sẻ lợi nhuận từ phía gọi mô hình, mà còn mở rộng tới từng loại vai trò quan trọng trong quá trình đào tạo:
(3) Điều chỉnh hợp tác viên: Tham gia vào việc tối ưu hóa đào tạo mô hình cụ thể thông qua OpenTask; （4）Đánh giá nút: Thực hiện xác nhận hiệu suất cho mô hình đã hoàn thành đào tạo.
Mỗi loại vai trò trên đều có thể nhận được chứng chỉ đóng góp thông qua hệ thống điểm và được ánh xạ vào hệ thống token trong tương lai. Thiết kế này vừa đảm bảo sự tham gia phi tập trung vừa khuyến khích sự hình thành của mạng lưới hợp tác lâu dài.
Trong thiết kế của OpenLedger, quyền lực và lợi nhuận từ việc đào tạo mô hình sẽ dần trở về với cộng đồng. Mỗi người dùng không chỉ là người tiêu dùng mà còn là nhà xây dựng, người đào tạo và người xác thực. Đây không chỉ là một thách thức đối với hệ thống AI truyền thống, mà còn là sự mở rộng tự nhiên của logic tham gia Web3 trong lĩnh vực AI.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
【Mỗi người đều có thể huấn luyện mô hình? OpenLedger làm thế nào để Thả ngưỡng tham gia AI】
Trong bối cảnh huấn luyện mô hình AI truyền thống, việc huấn luyện một bộ mô hình chất lượng cao thường có nghĩa là cần có nguồn dữ liệu khổng lồ, hạ tầng tính toán đắt đỏ và đội ngũ thuật toán chuyên nghiệp. Rào cản cao này đã loại trừ cơ hội tham gia của hầu hết các cá nhân bình thường, đồng thời gây ra sự tập trung cao độ quyền kiểm soát việc huấn luyện mô hình. Mạng dữ liệu AI phi tập trung mà OpenLedger xây dựng đang cố gắng phá vỡ cấu trúc cũ này, khiến "mọi người đều có thể tham gia huấn luyện mô hình" không còn là lời nói suông.
Một, cơ chế phi tập trung của việc đóng góp dữ liệu
Trong hệ thống của OpenLedger, việc đào tạo mô hình AI không phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu của một tổ chức duy nhất, mà thông qua một mạng dữ liệu gọi là Datanets để hợp tác đa nguồn. Mỗi người dùng, mỗi nút, đều có thể tham gia vào việc thu thập, gán nhãn, lọc và xác thực dữ liệu dựa trên nhiệm vụ mở (OpenTask).
Quá trình này được đảm bảo độ tin cậy và khuyến khích thông qua hai cơ chế:
(1) Cơ chế xác thực dữ liệu PoA (Proof of Attention): Đảm bảo rằng hành vi sản xuất dữ liệu có thể được ghi lại, truy xuất và định lượng, thực sự làm được "ai tham gia, ai đóng góp, ai xác thực";
(2) OpenTask tiêu chuẩn hóa giao thức nhiệm vụ: Thông qua mô-đun mô tả yêu cầu nhiệm vụ, cho phép người dùng từ các nền tảng khác nhau cũng có thể hiểu và tham gia, Thả rào cản kỹ thuật.
Nói một cách đơn giản, trong OpenLedger, một người dùng Web3 chỉ cần hoàn thành các nhiệm vụ do nền tảng khởi xướng, chẳng hạn như cung cấp dữ liệu mẫu, tham gia xác minh, phản hồi hiệu suất mô hình, đã trở thành một phần của việc huấn luyện mô hình.
Hai, con đường giảm nhẹ và minh bạch hóa việc đào tạo mô hình
OpenLedger không chỉ ủy thác nguồn dữ liệu cho cộng đồng, mà còn cố gắng thông qua kiến trúc mô hình nhẹ để Thả ngưỡng phần cứng cho việc tinh chỉnh đào tạo. Nền tảng có xu hướng hướng dẫn mô hình sử dụng các mô hình nhỏ chuyên dụng (SLM), những mô hình này thường chỉ nhắm vào các nhiệm vụ trong lĩnh vực cụ thể thay vì nhu cầu thông minh chung, do đó tài nguyên đào tạo cần thiết có thể được kiểm soát hơn.
Trong khi đó, OpenLedger ghi lại dữ liệu siêu dữ liệu của quy trình đào tạo trên chuỗi, giúp cho quá trình đào tạo mô hình có được một mức độ khả năng xác minh và tính minh bạch nhất định. Điều này đặc biệt quan trọng đối với những nhà phát triển không chuyên: họ không cần phải hiểu chi tiết về thuật toán nền tảng, chỉ cần tuân theo quy trình nhiệm vụ mà nền tảng cung cấp để tham gia và đóng góp.
Cấu trúc này cho chúng ta thấy một hướng đi rõ ràng: việc đào tạo AI trong tương lai sẽ không còn là đặc quyền của các viện nghiên cứu lớn, mà sẽ là một "mạng lưới cộng đồng xây dựng dữ liệu".
Ba, hệ thống khuyến khích được liên kết với vai trò "người tham gia đào tạo" như thế nào?
Thiết kế động lực của OpenLedger không chỉ giới hạn ở việc chia sẻ lợi nhuận từ phía gọi mô hình, mà còn mở rộng tới từng loại vai trò quan trọng trong quá trình đào tạo:
（1）Người đóng góp dữ liệu: Tải lên, lọc và sắp xếp dữ liệu；
(3) Điều chỉnh hợp tác viên: Tham gia vào việc tối ưu hóa đào tạo mô hình cụ thể thông qua OpenTask;
（4）Đánh giá nút: Thực hiện xác nhận hiệu suất cho mô hình đã hoàn thành đào tạo.
Mỗi loại vai trò trên đều có thể nhận được chứng chỉ đóng góp thông qua hệ thống điểm và được ánh xạ vào hệ thống token trong tương lai. Thiết kế này vừa đảm bảo sự tham gia phi tập trung vừa khuyến khích sự hình thành của mạng lưới hợp tác lâu dài.
Trong thiết kế của OpenLedger, quyền lực và lợi nhuận từ việc đào tạo mô hình sẽ dần trở về với cộng đồng. Mỗi người dùng không chỉ là người tiêu dùng mà còn là nhà xây dựng, người đào tạo và người xác thực. Đây không chỉ là một thách thức đối với hệ thống AI truyền thống, mà còn là sự mở rộng tự nhiên của logic tham gia Web3 trong lĩnh vực AI.