Nilai Data di Era Kecerdasan Buatan: Kebangkitan dan Prospek DataFi
Di era di mana seluruh dunia berlomba-lomba membangun model dasar terbaik, kemampuan komputasi dan arsitektur model memang penting, tetapi sungguh-sungguh, parit pertahanannya adalah data pelatihan. Artikel ini akan membahas potensi jalur data AI, serta prospek perkembangan Web3 DataFi sebagai bidang yang baru muncul.
Jalan Kesuksesan Scale AI
Scale AI menonjol berkat wawasan awal tentang pentingnya data dalam industri AI. Sebagai salah satu dari tiga pilar model AI, pentingnya data semakin jelas. Scale AI tidak hanya menyediakan banyak data berlabel yang akurat, tetapi juga memperluas bisnisnya ke bidang penghasil data, dan membentuk tim pelatih AI untuk menyediakan data berkualitas untuk pelatihan model.
Kebutuhan Data untuk Pelatihan Model
Pelatihan model dibagi menjadi dua tahap: pra-pelatihan dan penyempurnaan. Tahap pra-pelatihan memerlukan sejumlah besar teks, kode, dan informasi lainnya yang diambil dari web, sementara tahap penyempurnaan memerlukan dataset yang telah diproses dengan hati-hati dan bersifat spesifik. Kedua jenis data ini membentuk inti dari jalur AI Data. Seiring dengan peningkatan kemampuan model, data pelatihan yang berkualitas tinggi dan profesional akan menjadi faktor kompetisi kunci.
Keuntungan DataFi Web3
Dibandingkan dengan perusahaan data tradisional, Web3 DataFi memiliki keunggulan berikut:
Kontrak pintar menjamin kedaulatan data, keamanan, dan privasi
Arsitektur terdistribusi menarik tenaga kerja terbaik dari seluruh dunia
Mekanisme insentif dan penyelesaian blockchain yang jelas
Membangun pasar data satu atap yang efisien dan terbuka
Bagi pengguna biasa, DataFi adalah titik masuk yang ideal untuk berpartisipasi dalam proyek AI terdesentralisasi, tanpa memerlukan investasi perangkat keras yang mahal atau latar belakang teknis yang profesional.
Proyek Potensial DataFi Web3
Beberapa proyek DataFi telah mendapatkan pendanaan yang signifikan, termasuk:
Sahara AI: Infrastruktur AI terdesentralisasi dan pasar perdagangan
Yupp：Platform umpan balik model AI
Vana: Platform monetisasi data pribadi
Chainbase: penyedia layanan data on-chain
Sapien: Platform untuk mengubah pengetahuan manusia menjadi data pelatihan AI
Prisma X: Lapisan koordinasi terbuka robot
Masa：Proyek subnet data ekosistem Bittensor
Irys: solusi penyimpanan data dan komputasi yang dapat diprogram
ORO: Platform bagi orang biasa untuk berpartisipasi dalam kontribusi AI
Gata: lapisan data terdesentralisasi
Pemikiran Pengembangan Proyek
Tantangan yang dihadapi proyek DataFi saat ini termasuk:
Membangun keterikatan pengguna dan ekosistem
Menjamin kualitas data, menghindari uang buruk mengusir uang baik
Meningkatkan transparansi, mewujudkan desentralisasi sejati
Menyeimbangkan kebutuhan peserta toC dan klien besar toB
Kata Penutup
DataFi mewakili hubungan simbiosis jangka panjang antara kecerdasan manusia dan kecerdasan mesin. Bagi mereka yang merasa tidak pasti tentang era AI, berpartisipasi dalam proyek DataFi mungkin merupakan pilihan yang bijak untuk mengikuti tren.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
DataFi: Lintasan Data Baru di Era AI dan Peluang Web3
Nilai Data di Era Kecerdasan Buatan: Kebangkitan dan Prospek DataFi
Di era di mana seluruh dunia berlomba-lomba membangun model dasar terbaik, kemampuan komputasi dan arsitektur model memang penting, tetapi sungguh-sungguh, parit pertahanannya adalah data pelatihan. Artikel ini akan membahas potensi jalur data AI, serta prospek perkembangan Web3 DataFi sebagai bidang yang baru muncul.
Jalan Kesuksesan Scale AI
Scale AI menonjol berkat wawasan awal tentang pentingnya data dalam industri AI. Sebagai salah satu dari tiga pilar model AI, pentingnya data semakin jelas. Scale AI tidak hanya menyediakan banyak data berlabel yang akurat, tetapi juga memperluas bisnisnya ke bidang penghasil data, dan membentuk tim pelatih AI untuk menyediakan data berkualitas untuk pelatihan model.
Kebutuhan Data untuk Pelatihan Model
Pelatihan model dibagi menjadi dua tahap: pra-pelatihan dan penyempurnaan. Tahap pra-pelatihan memerlukan sejumlah besar teks, kode, dan informasi lainnya yang diambil dari web, sementara tahap penyempurnaan memerlukan dataset yang telah diproses dengan hati-hati dan bersifat spesifik. Kedua jenis data ini membentuk inti dari jalur AI Data. Seiring dengan peningkatan kemampuan model, data pelatihan yang berkualitas tinggi dan profesional akan menjadi faktor kompetisi kunci.
Keuntungan DataFi Web3
Dibandingkan dengan perusahaan data tradisional, Web3 DataFi memiliki keunggulan berikut:
Bagi pengguna biasa, DataFi adalah titik masuk yang ideal untuk berpartisipasi dalam proyek AI terdesentralisasi, tanpa memerlukan investasi perangkat keras yang mahal atau latar belakang teknis yang profesional.
Proyek Potensial DataFi Web3
Beberapa proyek DataFi telah mendapatkan pendanaan yang signifikan, termasuk:
Pemikiran Pengembangan Proyek
Tantangan yang dihadapi proyek DataFi saat ini termasuk:
Kata Penutup
DataFi mewakili hubungan simbiosis jangka panjang antara kecerdasan manusia dan kecerdasan mesin. Bagi mereka yang merasa tidak pasti tentang era AI, berpartisipasi dalam proyek DataFi mungkin merupakan pilihan yang bijak untuk mengikuti tren.