Le potentiel de la piste de données AI et l'émergence de Web3 DataFi
À une époque où le monde s'efforce de construire les meilleurs modèles de base, la puissance de calcul et l'architecture des modèles sont certes importantes, mais la véritable barrière à l'entrée réside dans les données d'entraînement. Cet article explorera le potentiel de la course aux données en IA et comment le Web3 DataFi devient une nouvelle force émergente dans ce domaine.
L'importance des données AI
La puissance de calcul, les modèles et les données sont les trois grands piliers des modèles d'IA. Avec la popularité de l'architecture transformer et la résolution progressive des problèmes de puissance de calcul, l'importance des données devient de plus en plus évidente. L'entraînement des modèles se divise en deux phases : le pré-entraînement et le réglage fin, nécessitant respectivement différents types de données :
Phase de pré-entraînement : nécessite une grande quantité de textes, de codes et d'autres informations récupérées sur Internet.
Phase de réglage : un ensemble de données conçu et sélectionné avec soin est nécessaire pour développer des capacités spécifiques du modèle.
Ces deux types de données constituent le corps principal de la piste de données AI. Avec l'amélioration des capacités des modèles, des données d'entraînement de haute qualité et spécialisées deviendront des facteurs clés déterminant la performance des modèles.
Les avantages de Web3 DataFi
Par rapport aux entreprises de données traditionnelles, le Web3 a un avantage naturel dans le domaine des données AI :
Les contrats intelligents garantissent la souveraineté des données, la sécurité et la confidentialité.
L'architecture distribuée attire la main-d'œuvre la plus adaptée au monde.
La blockchain offre des mécanismes d'incitation et de règlement clairs.
Contribue à la construction d'un marché de données en libre-service, efficace et ouvert.
Pour les utilisateurs ordinaires, DataFi est le meilleur point d'entrée pour participer à des projets d'IA décentralisés, avec des barrières d'entrée faibles et des modes de participation variés.
Les projets potentiels de Web3 DataFi
Plusieurs projets DataFi ont obtenu un financement considérable, montrant un potentiel énorme :
Sahara AI : Créer une super infrastructure décentralisée d'IA et un marché d'échanges.
Yupp : plateforme de retour d'interface pour modèles d'IA
Vana : transformer les données personnelles en actifs numériques monétisables
Chainbase : Axé sur les données on-chain
Sapien : Transformer les connaissances humaines en données d'entraînement AI de haute qualité
Prisma X : couche de coordination ouverte des robots
Masa : Projet de sous-réseau de données de l'écosystème Bittensor
Irys : se concentre sur le stockage de données programmable et le calcul
ORO : Permettre aux gens ordinaires de participer à la contribution à l'IA
Gata : couche de données décentralisée
Suggestions pour le développement du projet
Mettre l'accent sur l'incitation des premiers utilisateurs et l'optimisation de l'expérience
Accorder une importance à la gestion de la qualité des données et établir des relations de coopération saines à long terme.
Renforcer la transparence des projets et montrer la détermination à décentraliser.
Approche double : attirer les participants toC pour construire un écosystème fermé tout en cherchant à obtenir la reconnaissance des grands clients toB.
DataFi représente la relation symbiotique entre l'intelligence humaine et l'intelligence machine. Pour ceux qui sont à la fois impatients et légèrement anxieux à l'égard de l'ère de l'IA, participer à un projet DataFi est un choix opportun.
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L'émergence de Web3 DataFi : nouvelles opportunités sur la piste des données AI
Le potentiel de la piste de données AI et l'émergence de Web3 DataFi
À une époque où le monde s'efforce de construire les meilleurs modèles de base, la puissance de calcul et l'architecture des modèles sont certes importantes, mais la véritable barrière à l'entrée réside dans les données d'entraînement. Cet article explorera le potentiel de la course aux données en IA et comment le Web3 DataFi devient une nouvelle force émergente dans ce domaine.
L'importance des données AI
La puissance de calcul, les modèles et les données sont les trois grands piliers des modèles d'IA. Avec la popularité de l'architecture transformer et la résolution progressive des problèmes de puissance de calcul, l'importance des données devient de plus en plus évidente. L'entraînement des modèles se divise en deux phases : le pré-entraînement et le réglage fin, nécessitant respectivement différents types de données :
Ces deux types de données constituent le corps principal de la piste de données AI. Avec l'amélioration des capacités des modèles, des données d'entraînement de haute qualité et spécialisées deviendront des facteurs clés déterminant la performance des modèles.
Les avantages de Web3 DataFi
Par rapport aux entreprises de données traditionnelles, le Web3 a un avantage naturel dans le domaine des données AI :
Pour les utilisateurs ordinaires, DataFi est le meilleur point d'entrée pour participer à des projets d'IA décentralisés, avec des barrières d'entrée faibles et des modes de participation variés.
Les projets potentiels de Web3 DataFi
Plusieurs projets DataFi ont obtenu un financement considérable, montrant un potentiel énorme :
Suggestions pour le développement du projet
DataFi représente la relation symbiotique entre l'intelligence humaine et l'intelligence machine. Pour ceux qui sont à la fois impatients et légèrement anxieux à l'égard de l'ère de l'IA, participer à un projet DataFi est un choix opportun.