El valor de los datos en la era de la inteligencia artificial: El surgimiento y las perspectivas de DataFi

En la era de la competencia global por construir los mejores modelos fundamentales, la capacidad de cálculo y la arquitectura del modelo son sin duda importantes, pero la verdadera ventaja competitiva son los datos de entrenamiento. Este artículo explorará el potencial de la pista de datos de IA, así como las perspectivas de desarrollo de Web3 DataFi como un campo emergente.

El camino hacia el éxito de Scale AI

Scale AI se destaca gracias a su visión temprana sobre la importancia de los datos en la industria de la IA. Como uno de los tres pilares de los modelos de IA, la importancia de los datos se hace cada vez más evidente. Scale AI no solo proporciona una gran cantidad de datos etiquetados precisos, sino que también ha expandido su negocio hacia el campo de la generación de datos y ha formado un equipo de entrenadores de IA para proporcionar datos de calidad para el entrenamiento de modelos.

Requisitos de datos para el entrenamiento del modelo

El entrenamiento del modelo se divide en dos etapas: preentrenamiento y ajuste fino. La etapa de preentrenamiento requiere una gran cantidad de información extraída de textos, códigos y otros datos de la web, mientras que la etapa de ajuste fino requiere conjuntos de datos procesados y específicos. Estas dos categorías de datos constituyen el núcleo de la pista de datos de IA. A medida que las capacidades del modelo mejoran, los datos de entrenamiento de alta calidad y especializados se convertirán en un factor clave de competencia.

Ventajas de Web3 DataFi

En comparación con las empresas de datos tradicionales, Web3 DataFi tiene las siguientes ventajas:

1. Los contratos inteligentes garantizan la soberanía de los datos, la seguridad y la privacidad
2. La arquitectura distribuida atrae a la mano de obra más adecuada a nivel mundial.
3. Mecanismos claros de incentivos y liquidación en blockchain
4. Construir un mercado de datos integral, eficiente y abierto

Para los usuarios comunes, DataFi es el punto de entrada ideal para participar en proyectos de IA descentralizada, sin necesidad de una alta inversión en hardware o un fondo técnico especializado.

Proyectos potenciales de Web3 DataFi

Varios proyectos de DataFi han recibido financiamiento considerable, entre los cuales se incluyen:

• Sahara AI: infraestructura de IA descentralizada y mercado de intercambio
• Yupp: Plataforma de retroalimentación de modelos de IA
• Vana: plataforma de monetización de datos personales
• Chainbase: proveedor de servicios de datos en cadena
• Sapien: La plataforma que transforma el conocimiento humano en datos de entrenamiento para IA
• Prisma X: Capa de coordinación abierta de robots
• Masa: Proyecto de subred de datos del ecosistema Bittensor
• Irys: solución de almacenamiento de datos programable y cálculo
• ORO: Plataforma para que personas comunes participen en la contribución de IA
• Gata: capa de datos descentralizada

Reflexiones sobre el desarrollo del proyecto

Los desafíos que enfrenta el proyecto DataFi actualmente incluyen:

• Establecer la adhesión de usuarios y ecosistemas
• Garantizar la calidad de los datos, evitando que las monedas malas desplacen a las buenas
• Aumentar la transparencia para lograr una verdadera descentralización
• Equilibrar las necesidades de los participantes toC y de los grandes clientes toB

Conclusión

DataFi representa la relación de coexistencia a largo plazo entre la inteligencia humana y la inteligencia de las máquinas. Para aquellos que sienten incertidumbre en la era de la IA, participar en proyectos de DataFi puede ser una elección inteligente que se alinea con la tendencia.