Le secteur des données AI contient un potentiel énorme, Web3 DataFi pourrait devenir une nouvelle mer bleue
Dans un monde où la concurrence mondiale en matière d'IA devient de plus en plus intense, les données deviennent progressivement une clé essentielle pour construire des modèles de base performants. Avec l'écart entre les architectures de modèles et les capacités de calcul qui se réduit, des données d'entraînement de haute qualité deviendront un élément central de la compétitivité des entreprises d'IA.
L'événement le plus marquant du mois dans le domaine de l'IA est sans doute la vaste campagne de recrutement de Meta, qui a constitué une équipe d'IA de premier plan composée principalement de chercheurs chinois. Parmi eux, Alexander Wang, âgé de seulement 28 ans, attire particulièrement l'attention. Sa société, Scale AI, est actuellement évaluée à 29 milliards de dollars et fournit des services de données à de nombreux géants de l'IA, y compris l'armée américaine. Scale AI a réussi à se démarquer parmi de nombreux licornes précisément parce qu'elle a rapidement compris l'importance des données dans l'industrie de l'IA.
Si l'on compare un grand modèle à une personne, alors le modèle est le corps, la puissance de calcul est la nourriture, et les données sont les connaissances et les informations. Dans le processus de développement rapide des grands modèles de langage, l'accent dans l'industrie est passé de l'architecture des modèles à la puissance de calcul. Aujourd'hui, la plupart des modèles utilisent le transformer comme cadre de base. Les grandes entreprises construisent leurs propres grappes de supercalcul ou signent des contrats à long terme avec des fournisseurs de services cloud, répondant ainsi aux besoins fondamentaux en matière de puissance de calcul. Dans ce contexte, l'importance des données devient de plus en plus évidente.
Contrairement aux entreprises traditionnelles de Big Data B2B, Scale AI se concentre sur la création d'une base de données solide pour les modèles d'IA. Son activité inclut non seulement l'exploration des données existantes, mais aussi un engagement à long terme dans la génération de données, et elle a constitué une équipe d'entraînement en IA composée d'experts de divers domaines pour fournir des données d'entraînement de meilleure qualité aux modèles.
L'entraînement des modèles se divise généralement en deux étapes : le pré-entraînement et le réglage fin. Le pré-entraînement est similaire au processus par lequel un bébé apprend à parler, nécessitant une grande quantité d'informations telles que des textes et du code récupérés en ligne. Le réglage fin est comparable à l'école, où il y a des réponses claires et une direction, et il s'agit de développer des capacités spécifiques du modèle grâce à des ensembles de données soigneusement conçus.
Ainsi, les données AI peuvent également être classées en deux catégories : l'une est massive mais ne nécessite pas beaucoup de traitement, comme les données de crawler des réseaux sociaux et des dépôts de code ; l'autre nécessite une conception et une sélection minutieuses pour garantir qu'elles cultivent des qualités spécifiques du modèle, ce qui nécessite des travaux de nettoyage et d'annotation des données. Ces deux types de jeux de données constituent le cœur de la piste des données AI.
Avec l'amélioration continue des capacités des modèles, divers ensembles de données d'entraînement spécialisés et précis deviendront des variables clés déterminant les capacités des modèles. Des ensembles de données de haute qualité sont comme les secrets ultimes des maîtres des arts martiaux, essentiels à l'amélioration des capacités des modèles. À long terme, les données AI représentent également un domaine avec un effet boule de neige, car avec l'accumulation des travaux préliminaires, les actifs de données généreront un effet de capitalisation, et leur valeur se manifestera de plus en plus.
Dans ce contexte, Web3 DataFi, en tant que domaine émergent, possède un avantage naturel en matière de données AI :
Les contrats intelligents garantissent la souveraineté, la sécurité et la confidentialité des données. Les utilisateurs peuvent clairement comprendre comment leurs données sont utilisées, tout en protégeant les informations sensibles grâce à des techniques telles que les preuves à divulgation nulle de connaissance.
L'architecture distribuée attire la main-d'œuvre la plus adaptée au monde. Les caractéristiques décentralisées de la blockchain et le mécanisme d'incitation transparent peuvent attirer la main-d'œuvre du monde entier à participer à la contribution de données, ce qui favorise la diversité des données.
La blockchain offre des avantages clairs en matière d'incitation et de règlement. Les contrats intelligents peuvent mettre en place un système d'incitation transparent, évitant ainsi les problèmes potentiels des entreprises centralisées traditionnelles. En même temps, la méthode de règlement sur la chaîne peut surmonter les limitations géographiques, permettant des paiements transfrontaliers plus efficaces.
Contribue à la construction d'un marché des données efficace et ouvert. Un marché décentralisé permet aux deux parties, offre et demande de données, de se connecter de manière plus transparente et efficace, favorisant ainsi le développement prospère de l'écosystème.
Pour les utilisateurs ordinaires, DataFi est le meilleur point d'entrée pour participer à des projets d'IA décentralisés. Par rapport à l'exploitation minière à haut seuil d'entrée ou au développement de modèles, les utilisateurs peuvent simplement participer en effectuant des tâches simples, comme fournir des données, évaluer des modèles, etc. Cela offre aux gens ordinaires la possibilité de saisir des opportunités dans la révolution de l'IA.
Actuellement, le domaine de Web3 DataFi a vu émerger un certain nombre de projets prometteurs, tels que Sahara AI, Yupp, Vana, etc. Ces projets se distinguent par leurs caractéristiques en matière d'incitation des utilisateurs, de gestion de la qualité des données, etc. Cependant, ils font également face à certains défis communs, tels que la manière de concilier les intérêts à court terme et la qualité à long terme, ainsi que d'améliorer la transparence.
L'avenir de l'application à grande échelle de DataFi nécessite des efforts dans deux domaines : d'une part, attirer un nombre suffisant d'utilisateurs ordinaires pour former une force vive de collecte et de génération de données ; d'autre part, obtenir la reconnaissance des grandes entreprises de premier plan pour attirer des commandes importantes. Certains projets de pointe ont déjà réalisé de bons progrès dans ces deux directions.
Dans l'ensemble, DataFi représente un nouveau mode d'interaction entre l'intelligence humaine et l'intelligence machine. Grâce aux contrats intelligents, il garantit à la fois les revenus du travail humain et fournit des nutriments au développement de l'intelligence machine. Pour ceux qui aspirent à l'ère de l'IA tout en défendant les idéaux de la blockchain, DataFi est sans aucun doute un domaine digne d'intérêt et d'investissement.
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TokenSherpa
· Il y a 23m
laisse-moi expliquer... dataFi n'est qu'un nom sophistiqué pour vendre tes droits sur les données smh
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HappyMinerUncle
· Il y a 6h
Enfin, je peux gagner de l'argent en étant allongé.
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PuzzledScholar
· Il y a 9h
Encore en train de dessiner des BTC.
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WhaleWatcher
· 07-25 05:17
Vous pensez pouvoir gagner de l'argent en minting quelques NFT ?
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CodeAuditQueen
· 07-25 05:15
Les vulnérabilités de sécurité lors de la collecte de données constituent un grand risque, pouvant facilement être injectées avec des données corrompues.
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StablecoinGuardian
· 07-25 05:14
Ne raconte pas d'histoires, essaie d'abord de survivre.
Web3 DataFi pourrait devenir un nouveau bleu océan dans la course aux données AI, la Blockchain aidant à la monétisation de la valeur des données.
Le secteur des données AI contient un potentiel énorme, Web3 DataFi pourrait devenir une nouvelle mer bleue
Dans un monde où la concurrence mondiale en matière d'IA devient de plus en plus intense, les données deviennent progressivement une clé essentielle pour construire des modèles de base performants. Avec l'écart entre les architectures de modèles et les capacités de calcul qui se réduit, des données d'entraînement de haute qualité deviendront un élément central de la compétitivité des entreprises d'IA.
L'événement le plus marquant du mois dans le domaine de l'IA est sans doute la vaste campagne de recrutement de Meta, qui a constitué une équipe d'IA de premier plan composée principalement de chercheurs chinois. Parmi eux, Alexander Wang, âgé de seulement 28 ans, attire particulièrement l'attention. Sa société, Scale AI, est actuellement évaluée à 29 milliards de dollars et fournit des services de données à de nombreux géants de l'IA, y compris l'armée américaine. Scale AI a réussi à se démarquer parmi de nombreux licornes précisément parce qu'elle a rapidement compris l'importance des données dans l'industrie de l'IA.
Si l'on compare un grand modèle à une personne, alors le modèle est le corps, la puissance de calcul est la nourriture, et les données sont les connaissances et les informations. Dans le processus de développement rapide des grands modèles de langage, l'accent dans l'industrie est passé de l'architecture des modèles à la puissance de calcul. Aujourd'hui, la plupart des modèles utilisent le transformer comme cadre de base. Les grandes entreprises construisent leurs propres grappes de supercalcul ou signent des contrats à long terme avec des fournisseurs de services cloud, répondant ainsi aux besoins fondamentaux en matière de puissance de calcul. Dans ce contexte, l'importance des données devient de plus en plus évidente.
Contrairement aux entreprises traditionnelles de Big Data B2B, Scale AI se concentre sur la création d'une base de données solide pour les modèles d'IA. Son activité inclut non seulement l'exploration des données existantes, mais aussi un engagement à long terme dans la génération de données, et elle a constitué une équipe d'entraînement en IA composée d'experts de divers domaines pour fournir des données d'entraînement de meilleure qualité aux modèles.
L'entraînement des modèles se divise généralement en deux étapes : le pré-entraînement et le réglage fin. Le pré-entraînement est similaire au processus par lequel un bébé apprend à parler, nécessitant une grande quantité d'informations telles que des textes et du code récupérés en ligne. Le réglage fin est comparable à l'école, où il y a des réponses claires et une direction, et il s'agit de développer des capacités spécifiques du modèle grâce à des ensembles de données soigneusement conçus.
Ainsi, les données AI peuvent également être classées en deux catégories : l'une est massive mais ne nécessite pas beaucoup de traitement, comme les données de crawler des réseaux sociaux et des dépôts de code ; l'autre nécessite une conception et une sélection minutieuses pour garantir qu'elles cultivent des qualités spécifiques du modèle, ce qui nécessite des travaux de nettoyage et d'annotation des données. Ces deux types de jeux de données constituent le cœur de la piste des données AI.
Avec l'amélioration continue des capacités des modèles, divers ensembles de données d'entraînement spécialisés et précis deviendront des variables clés déterminant les capacités des modèles. Des ensembles de données de haute qualité sont comme les secrets ultimes des maîtres des arts martiaux, essentiels à l'amélioration des capacités des modèles. À long terme, les données AI représentent également un domaine avec un effet boule de neige, car avec l'accumulation des travaux préliminaires, les actifs de données généreront un effet de capitalisation, et leur valeur se manifestera de plus en plus.
Dans ce contexte, Web3 DataFi, en tant que domaine émergent, possède un avantage naturel en matière de données AI :
Les contrats intelligents garantissent la souveraineté, la sécurité et la confidentialité des données. Les utilisateurs peuvent clairement comprendre comment leurs données sont utilisées, tout en protégeant les informations sensibles grâce à des techniques telles que les preuves à divulgation nulle de connaissance.
L'architecture distribuée attire la main-d'œuvre la plus adaptée au monde. Les caractéristiques décentralisées de la blockchain et le mécanisme d'incitation transparent peuvent attirer la main-d'œuvre du monde entier à participer à la contribution de données, ce qui favorise la diversité des données.
La blockchain offre des avantages clairs en matière d'incitation et de règlement. Les contrats intelligents peuvent mettre en place un système d'incitation transparent, évitant ainsi les problèmes potentiels des entreprises centralisées traditionnelles. En même temps, la méthode de règlement sur la chaîne peut surmonter les limitations géographiques, permettant des paiements transfrontaliers plus efficaces.
Contribue à la construction d'un marché des données efficace et ouvert. Un marché décentralisé permet aux deux parties, offre et demande de données, de se connecter de manière plus transparente et efficace, favorisant ainsi le développement prospère de l'écosystème.
Pour les utilisateurs ordinaires, DataFi est le meilleur point d'entrée pour participer à des projets d'IA décentralisés. Par rapport à l'exploitation minière à haut seuil d'entrée ou au développement de modèles, les utilisateurs peuvent simplement participer en effectuant des tâches simples, comme fournir des données, évaluer des modèles, etc. Cela offre aux gens ordinaires la possibilité de saisir des opportunités dans la révolution de l'IA.
Actuellement, le domaine de Web3 DataFi a vu émerger un certain nombre de projets prometteurs, tels que Sahara AI, Yupp, Vana, etc. Ces projets se distinguent par leurs caractéristiques en matière d'incitation des utilisateurs, de gestion de la qualité des données, etc. Cependant, ils font également face à certains défis communs, tels que la manière de concilier les intérêts à court terme et la qualité à long terme, ainsi que d'améliorer la transparence.
L'avenir de l'application à grande échelle de DataFi nécessite des efforts dans deux domaines : d'une part, attirer un nombre suffisant d'utilisateurs ordinaires pour former une force vive de collecte et de génération de données ; d'autre part, obtenir la reconnaissance des grandes entreprises de premier plan pour attirer des commandes importantes. Certains projets de pointe ont déjà réalisé de bons progrès dans ces deux directions.
Dans l'ensemble, DataFi représente un nouveau mode d'interaction entre l'intelligence humaine et l'intelligence machine. Grâce aux contrats intelligents, il garantit à la fois les revenus du travail humain et fournit des nutriments au développement de l'intelligence machine. Pour ceux qui aspirent à l'ère de l'IA tout en défendant les idéaux de la blockchain, DataFi est sans aucun doute un domaine digne d'intérêt et d'investissement.