AI veri yarışı büyük bir potansiyel barındırıyor, Web3 DataFi yeni bir mavi okyanus olabilir
Dünya genelindeki AI yarışmasının giderek arttığı bugün, veriler mükemmel temel modeller oluşturmanın anahtar savunma hattı haline gelmektedir. Model mimarisi ve hesaplama gücü arasındaki farklar giderek daraldıkça, yüksek kaliteli eğitim verileri AI şirketlerinin rekabet gücünü belirleyen temel unsur olacaktır.
Bu ay AI dünyasında en dikkat çekici olay, Meta'nın büyük bir şekilde yetenekleri işe alması ve başında Çinli araştırmacıların bulunduğu üst düzey bir AI ekibi kurmasıydı. 28 yaşındaki Alexander Wang özellikle dikkat çekiyor. Onun kurduğu Scale AI'nın mevcut değeri 29 milyar dolar ve birçok AI devi, ABD ordusu da dahil olmak üzere, veri hizmetleri sağlıyor. Scale AI'nın birçok tek boynuzlu at arasında öne çıkmasının nedeni, verinin AI endüstrisindeki önemini erken fark etmesi.
Büyük modeli bir insanla karşılaştırırsak, model beden, hesaplama gücü ise yiyecek, veriler ise bilgi ve bilgilerdir. Büyük dil modellerinin hızla gelişmesi sürecinde, sektördeki odak noktası model mimarisinden hesaplama gücüne kaydı, artık çoğu model temel çerçeve olarak transformer kullanıyor. Büyük şirketler ya kendi süper bilgisayar kümelerini kuruyor ya da bulut hizmet sağlayıcılarıyla uzun vadeli sözleşmeler imzalayarak hesaplama gücünün temel ihtiyaçlarını karşılıyor. Bu bağlamda, verilerin önemi giderek artmaktadır.
Geleneksel B2B büyük veri şirketlerinden farklı olarak, Scale AI, AI modelleri için sağlam bir veri temeli oluşturmayı hedefliyor. İşleri sadece mevcut verilerin madenciliği ile sınırlı kalmayıp, daha uzun vadeli veri üretim işlerine de odaklanıyor ve çeşitli alanlardan uzmanlardan oluşan bir AI eğitim ekibi kurarak modellere daha kaliteli eğitim verisi sağlıyor.
Model eğitimi genellikle ön eğitim ve ince ayar olmak üzere iki aşamaya ayrılır. Ön eğitim, bir bebeğin konuşmayı öğrenme sürecine benzer; internette taranan çok sayıda metin, kod ve diğer bilgilere ihtiyaç duyar. İnce ayar ise okula gitmeye benzer; belirgin doğrular ve yönler vardır ve modelin belirli yeteneklerini geliştirmek için özenle tasarlanmış veri setleri kullanılır.
Bu nedenle, AI verileri iki kategoriye ayrılabilir: birincisi, sosyal medya, kod depolarının tarayıcı verileri gibi büyük ama fazla işleme gerektirmeyen veriler; ikincisi ise, belirli iyi nitelikleri modelin yetiştirilmesini sağlamak için ince bir tasarım ve seçim gerektiren veriler olup, bu veri temizliği, etiketleme gibi işlemler gerektirir. Bu iki veri seti, AI Data alanının ana yapısını oluşturmaktadır.
Modelin yeteneklerinin daha da artmasıyla birlikte, çeşitli uzmanlık alanlarına yönelik detaylı eğitim verileri modelin yeteneklerini belirleyen ana değişken haline gelecektir. Kaliteli veri setleri, bir dövüş sanatları ustasının eşsiz bir el kitabı gibidir ve modelin yeteneklerinin artmasında kritik öneme sahiptir. Uzun vadede, AI Data da bir kardan adam etkisi yaratan bir alan olup, ön çalışmaların birikimiyle birlikte veri varlıkları bileşik faiz etkisi yaratacak ve değeri giderek daha belirgin hale gelecektir.
Bu bağlamda, Web3 DataFi yeni bir alan olarak AI verileri konusunda doğal bir avantaja sahiptir:
Akıllı sözleşmeler, veri egemenliğini, güvenliğini ve gizliliğini garanti eder. Kullanıcılar, verilerinin nasıl kullanıldığını açıkça anlayabilir ve aynı zamanda sıfır bilgi kanıtı gibi teknolojilerle hassas bilgileri koruyabilir.
Dağıtık mimari, dünya genelinde en uygun iş gücünü çekmektedir. Blok zincirinin merkeziyetsiz yapısı ve şeffaf teşvik mekanizmaları, dünya genelindeki iş gücünün veri katkısına katılmasını sağlayarak verinin çeşitliliğini artırmaya yardımcı olmaktadır.
Blok zinciri net teşvik ve hesaplama avantajları sağlar. Akıllı sözleşmeler, geleneksel merkezi şirketlerin karşılaşabileceği sorunları önlemek için şeffaf bir teşvik sistemi oluşturabilir. Aynı zamanda, zincir üzerindeki hesaplama yöntemleri coğrafi kısıtlamaları aşarak daha verimli bir sınır ötesi ödeme sağlar.
Verimli ve açık bir veri pazarının inşasını teşvik eder. Merkeziyetsiz pazar, veri arz ve talep taraflarının daha şeffaf ve verimli bir şekilde bir araya gelmesini sağlayarak ekosistemin refahını artırır.
Sıradan kullanıcılar için, DataFi merkeziyetsiz AI projelerine katılmanın en iyi giriş noktasıdır. Yüksek giriş engeline sahip hesaplama madenciliği veya model geliştirme yerine, kullanıcılar yalnızca veri sağlama, modeli değerlendirme gibi basit görevler aracılığıyla katılabilirler. Bu, sıradan insanlara AI devriminde fırsat yakalama olanağı sunar.
Şu anda, Web3 DataFi alanında Sahara AI, Yupp, Vana gibi potansiyel projeler ortaya çıkmıştır. Bu projelerin kullanıcı teşviki, veri kalitesi yönetimi gibi alanlarda kendine özgü özellikleri vardır. Ancak, kısa vadeli çıkarlar ile uzun vadeli kaliteyi dengeleme, şeffaflığı artırma gibi bazı ortak zorluklarla da karşı karşıyadırlar.
Gelecekte, DataFi'nin büyük ölçekli uygulanması için iki yönlü bir ilerlemeye ihtiyaç var: birincisi, yeterince sıradan kullanıcının katılımını sağlamalı, veri toplama ve üretiminde dinamik bir güç oluşturmalıdır; ikincisi, ana akım büyük şirketlerin onayını almalı ve büyük siparişler çekmelidir. Bazı öncü projeler bu iki yönde iyi ilerlemeler kaydetmiştir.
Genel olarak, DataFi, insan zekası ile makine zekası arasında yeni bir etkileşim modeli temsil etmektedir. Akıllı sözleşmeler aracılığıyla, hem insan emeğinin kazancını güvence altına almakta hem de makine zekasının gelişimi için besin sağlamaktadır. AI çağını heyecanla bekleyen ve blockchain idealine bağlı kalanlar için DataFi, kesinlikle dikkat edilmesi ve yatırım yapılması gereken bir alan.
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.
15 Likes
Reward
15
6
Share
Comment
0/400
HappyMinerUncle
· 5h ago
Sonunda yatarken para kazanabiliyorum.
View OriginalReply0
PuzzledScholar
· 8h ago
Yine BTC'yi hayal ediyorlar.
View OriginalReply0
WhaleWatcher
· 07-25 05:17
mintleme birkaç NFT ile para kazanmak mı istiyorsun?
View OriginalReply0
CodeAuditQueen
· 07-25 05:15
Veri toplama aşamasındaki güvenlik açıkları büyük bir tehlike oluşturuyor, kirli verilerin kolayca enjekte edilmesine neden olabiliyor.
Web3 DataFi, AI veri alanında yeni bir mavi okyanus olabilir. Blok zinciri, veri değerinin gerçekleştirilmesine yardımcı olur.
AI veri yarışı büyük bir potansiyel barındırıyor, Web3 DataFi yeni bir mavi okyanus olabilir
Dünya genelindeki AI yarışmasının giderek arttığı bugün, veriler mükemmel temel modeller oluşturmanın anahtar savunma hattı haline gelmektedir. Model mimarisi ve hesaplama gücü arasındaki farklar giderek daraldıkça, yüksek kaliteli eğitim verileri AI şirketlerinin rekabet gücünü belirleyen temel unsur olacaktır.
Bu ay AI dünyasında en dikkat çekici olay, Meta'nın büyük bir şekilde yetenekleri işe alması ve başında Çinli araştırmacıların bulunduğu üst düzey bir AI ekibi kurmasıydı. 28 yaşındaki Alexander Wang özellikle dikkat çekiyor. Onun kurduğu Scale AI'nın mevcut değeri 29 milyar dolar ve birçok AI devi, ABD ordusu da dahil olmak üzere, veri hizmetleri sağlıyor. Scale AI'nın birçok tek boynuzlu at arasında öne çıkmasının nedeni, verinin AI endüstrisindeki önemini erken fark etmesi.
Büyük modeli bir insanla karşılaştırırsak, model beden, hesaplama gücü ise yiyecek, veriler ise bilgi ve bilgilerdir. Büyük dil modellerinin hızla gelişmesi sürecinde, sektördeki odak noktası model mimarisinden hesaplama gücüne kaydı, artık çoğu model temel çerçeve olarak transformer kullanıyor. Büyük şirketler ya kendi süper bilgisayar kümelerini kuruyor ya da bulut hizmet sağlayıcılarıyla uzun vadeli sözleşmeler imzalayarak hesaplama gücünün temel ihtiyaçlarını karşılıyor. Bu bağlamda, verilerin önemi giderek artmaktadır.
Geleneksel B2B büyük veri şirketlerinden farklı olarak, Scale AI, AI modelleri için sağlam bir veri temeli oluşturmayı hedefliyor. İşleri sadece mevcut verilerin madenciliği ile sınırlı kalmayıp, daha uzun vadeli veri üretim işlerine de odaklanıyor ve çeşitli alanlardan uzmanlardan oluşan bir AI eğitim ekibi kurarak modellere daha kaliteli eğitim verisi sağlıyor.
Model eğitimi genellikle ön eğitim ve ince ayar olmak üzere iki aşamaya ayrılır. Ön eğitim, bir bebeğin konuşmayı öğrenme sürecine benzer; internette taranan çok sayıda metin, kod ve diğer bilgilere ihtiyaç duyar. İnce ayar ise okula gitmeye benzer; belirgin doğrular ve yönler vardır ve modelin belirli yeteneklerini geliştirmek için özenle tasarlanmış veri setleri kullanılır.
Bu nedenle, AI verileri iki kategoriye ayrılabilir: birincisi, sosyal medya, kod depolarının tarayıcı verileri gibi büyük ama fazla işleme gerektirmeyen veriler; ikincisi ise, belirli iyi nitelikleri modelin yetiştirilmesini sağlamak için ince bir tasarım ve seçim gerektiren veriler olup, bu veri temizliği, etiketleme gibi işlemler gerektirir. Bu iki veri seti, AI Data alanının ana yapısını oluşturmaktadır.
Modelin yeteneklerinin daha da artmasıyla birlikte, çeşitli uzmanlık alanlarına yönelik detaylı eğitim verileri modelin yeteneklerini belirleyen ana değişken haline gelecektir. Kaliteli veri setleri, bir dövüş sanatları ustasının eşsiz bir el kitabı gibidir ve modelin yeteneklerinin artmasında kritik öneme sahiptir. Uzun vadede, AI Data da bir kardan adam etkisi yaratan bir alan olup, ön çalışmaların birikimiyle birlikte veri varlıkları bileşik faiz etkisi yaratacak ve değeri giderek daha belirgin hale gelecektir.
Bu bağlamda, Web3 DataFi yeni bir alan olarak AI verileri konusunda doğal bir avantaja sahiptir:
Akıllı sözleşmeler, veri egemenliğini, güvenliğini ve gizliliğini garanti eder. Kullanıcılar, verilerinin nasıl kullanıldığını açıkça anlayabilir ve aynı zamanda sıfır bilgi kanıtı gibi teknolojilerle hassas bilgileri koruyabilir.
Dağıtık mimari, dünya genelinde en uygun iş gücünü çekmektedir. Blok zincirinin merkeziyetsiz yapısı ve şeffaf teşvik mekanizmaları, dünya genelindeki iş gücünün veri katkısına katılmasını sağlayarak verinin çeşitliliğini artırmaya yardımcı olmaktadır.
Blok zinciri net teşvik ve hesaplama avantajları sağlar. Akıllı sözleşmeler, geleneksel merkezi şirketlerin karşılaşabileceği sorunları önlemek için şeffaf bir teşvik sistemi oluşturabilir. Aynı zamanda, zincir üzerindeki hesaplama yöntemleri coğrafi kısıtlamaları aşarak daha verimli bir sınır ötesi ödeme sağlar.
Verimli ve açık bir veri pazarının inşasını teşvik eder. Merkeziyetsiz pazar, veri arz ve talep taraflarının daha şeffaf ve verimli bir şekilde bir araya gelmesini sağlayarak ekosistemin refahını artırır.
Sıradan kullanıcılar için, DataFi merkeziyetsiz AI projelerine katılmanın en iyi giriş noktasıdır. Yüksek giriş engeline sahip hesaplama madenciliği veya model geliştirme yerine, kullanıcılar yalnızca veri sağlama, modeli değerlendirme gibi basit görevler aracılığıyla katılabilirler. Bu, sıradan insanlara AI devriminde fırsat yakalama olanağı sunar.
Şu anda, Web3 DataFi alanında Sahara AI, Yupp, Vana gibi potansiyel projeler ortaya çıkmıştır. Bu projelerin kullanıcı teşviki, veri kalitesi yönetimi gibi alanlarda kendine özgü özellikleri vardır. Ancak, kısa vadeli çıkarlar ile uzun vadeli kaliteyi dengeleme, şeffaflığı artırma gibi bazı ortak zorluklarla da karşı karşıyadırlar.
Gelecekte, DataFi'nin büyük ölçekli uygulanması için iki yönlü bir ilerlemeye ihtiyaç var: birincisi, yeterince sıradan kullanıcının katılımını sağlamalı, veri toplama ve üretiminde dinamik bir güç oluşturmalıdır; ikincisi, ana akım büyük şirketlerin onayını almalı ve büyük siparişler çekmelidir. Bazı öncü projeler bu iki yönde iyi ilerlemeler kaydetmiştir.
Genel olarak, DataFi, insan zekası ile makine zekası arasında yeni bir etkileşim modeli temsil etmektedir. Akıllı sözleşmeler aracılığıyla, hem insan emeğinin kazancını güvence altına almakta hem de makine zekasının gelişimi için besin sağlamaktadır. AI çağını heyecanla bekleyen ve blockchain idealine bağlı kalanlar için DataFi, kesinlikle dikkat edilmesi ve yatırım yapılması gereken bir alan.