Yapay Zeka Çağı'nda Verinin Değeri: DataFi'nin Yükselişi ve Geleceği
Küresel ölçekte en iyi temel modellerin inşa edilmesi için yarışılan bir dönemde, hesaplama gücü ve model mimarisi elbette önemlidir, ancak gerçek korunak eğitim verileridir. Bu makale, AI veri pisti potansiyelini ve Web3 DataFi'nin yeni bir alan olarak gelişim perspektifini inceleyecektir.
Scale AI'nın Başarı Yolu
Scale AI, AI endüstrisindeki erken dönem veri önemine dair içgörüleri sayesinde öne çıkmaktadır. AI modellerinin üç temel direğinden biri olarak, verinin önemi giderek artmaktadır. Scale AI yalnızca büyük miktarda doğru etiketlenmiş veri sağlamakla kalmaz, aynı zamanda veri üretim alanına da genişleyerek, modelleri eğitmek için kaliteli veriler sunan bir AI eğitmenleri ekibi kurar.
Model eğitimi veri gereksinimleri
Model eğitimi, iki aşamaya ayrılır: ön eğitim ve ince ayar. Ön eğitim aşaması, büyük miktarda ağdan çekilen metinler, kodlar ve diğer bilgileri gerektirirken, ince ayar aşaması titizlikle işlenmiş, hedefe yönelik veri setleri gerektirir. Bu iki tür veri, AI Data yarışmasının ana bileşenini oluşturur. Model yeteneklerinin artmasıyla birlikte, yüksek kaliteli, uzmanlaşmış eğitim verileri anahtar rekabet faktörü haline gelecektir.
Web3 DataFi'nin Avantajları
Geleneksel veri şirketleri ile karşılaştırıldığında, Web3 DataFi'nin aşağıdaki avantajları vardır:
Akıllı sözleşmeler veri egemenliğini, güvenliğini ve gizliliğini garanti eder.
Dağıtık mimari, dünya genelinde en uygun iş gücünü çeker.
Açık blok zinciri teşvik ve hesaplama mekanizması
Verimli, açık bir tek duraklı veri pazarı inşa etmek
Sıradan kullanıcılar için, DataFi merkeziyetsiz AI projelerine katılmak için ideal bir başlangıç noktasıdır; yüksek maliyetli donanım yatırımları veya uzmanlık gerektiren bir teknik arka plana ihtiyaç yoktur.
Web3 DataFi potansiyel projeleri
Birçok DataFi projesi önemli finansmanlar elde etti, bunlar arasında:
Sahara AI: Merkeziyetsiz AI altyapısı ve ticaret pazarı
Yupp: AI model geri bildirim platformu
Vana: Kişisel veri para birimi platformu
Chainbase: Zincir verisi hizmet sağlayıcısı
Sapien: İnsan bilgisi AI eğitim verisine dönüştürme platformu
Prisma X: Robot Açık Koordinasyon Katmanı
Masa: Bittensor ekosisteminin veri alt ağ projesi
Irys: Programlanabilir veri depolama ve hesaplama çözümleri
ORO: Sıradan insanların AI katkısına katıldığı platform
Gata: Merkeziyetsiz veri katmanı
Proje Geliştirme Düşünceleri
Mevcut DataFi projesinin karşılaştığı zorluklar şunlardır:
Kullanıcı ve ekosistem yapışkanlığı oluşturmak
Veri kalitesini güvence altına almak, kötü paranın iyi parayı sürmesi durumunu önlemek.
Şeffaflığı artırmak, gerçek bir merkeziyetsizlik sağlamak
toC katılımcıları ile toB büyük müşterilerin ihtiyaçlarını dengelemek
Sonuç
DataFi, insan zekası ile makine zekası arasındaki uzun vadeli bir simbiyotik ilişkiyi temsil eder. AI çağında belirsizlik yaşayanlar için DataFi projelerine katılmak, trende uyum sağlamak adına akıllıca bir seçim olabilir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
DataFi: AI çağında yeni bir veri yarışı ve Web3 fırsatları
Yapay Zeka Çağı'nda Verinin Değeri: DataFi'nin Yükselişi ve Geleceği
Küresel ölçekte en iyi temel modellerin inşa edilmesi için yarışılan bir dönemde, hesaplama gücü ve model mimarisi elbette önemlidir, ancak gerçek korunak eğitim verileridir. Bu makale, AI veri pisti potansiyelini ve Web3 DataFi'nin yeni bir alan olarak gelişim perspektifini inceleyecektir.
Scale AI'nın Başarı Yolu
Scale AI, AI endüstrisindeki erken dönem veri önemine dair içgörüleri sayesinde öne çıkmaktadır. AI modellerinin üç temel direğinden biri olarak, verinin önemi giderek artmaktadır. Scale AI yalnızca büyük miktarda doğru etiketlenmiş veri sağlamakla kalmaz, aynı zamanda veri üretim alanına da genişleyerek, modelleri eğitmek için kaliteli veriler sunan bir AI eğitmenleri ekibi kurar.
Model eğitimi veri gereksinimleri
Model eğitimi, iki aşamaya ayrılır: ön eğitim ve ince ayar. Ön eğitim aşaması, büyük miktarda ağdan çekilen metinler, kodlar ve diğer bilgileri gerektirirken, ince ayar aşaması titizlikle işlenmiş, hedefe yönelik veri setleri gerektirir. Bu iki tür veri, AI Data yarışmasının ana bileşenini oluşturur. Model yeteneklerinin artmasıyla birlikte, yüksek kaliteli, uzmanlaşmış eğitim verileri anahtar rekabet faktörü haline gelecektir.
Web3 DataFi'nin Avantajları
Geleneksel veri şirketleri ile karşılaştırıldığında, Web3 DataFi'nin aşağıdaki avantajları vardır:
Sıradan kullanıcılar için, DataFi merkeziyetsiz AI projelerine katılmak için ideal bir başlangıç noktasıdır; yüksek maliyetli donanım yatırımları veya uzmanlık gerektiren bir teknik arka plana ihtiyaç yoktur.
Web3 DataFi potansiyel projeleri
Birçok DataFi projesi önemli finansmanlar elde etti, bunlar arasında:
Proje Geliştirme Düşünceleri
Mevcut DataFi projesinin karşılaştığı zorluklar şunlardır:
Sonuç
DataFi, insan zekası ile makine zekası arasındaki uzun vadeli bir simbiyotik ilişkiyi temsil eder. AI çağında belirsizlik yaşayanlar için DataFi projelerine katılmak, trende uyum sağlamak adına akıllıca bir seçim olabilir.