AI Veri Yarışmasının Potansiyeli ve Web3 DataFi'nin Yükselişi
Küresel ölçekte en iyi temel modelleri inşa etme yarışında, hesaplama gücü ve model mimarisi kritik olsa da, gerçek rekabet avantajı eğitim verilerindedir. Bu ayın AI dünyasındaki en dikkat çekici olaylarından biri, Zuckerberg'in 28 yaşındaki Alexander Wang'ın liderliğindeki, Çinli araştırmacılardan oluşan bir Meta AI ekibi kurmasıdır. Wang'ın kurduğu Scale AI, şu anda 29 milyar dolar değerindedir ve birçok AI devine veri hizmeti sağlamaktadır.
Scale AI'nin birçok unicorn arasında öne çıkmasının nedeni, verinin AI endüstrisindeki önemini erken fark etmesidir. Hesaplama gücü, modeller ve veriler, AI modellerinin üç temel sütununu oluşturur. Çoğu modelin transformer'ı çerçeve olarak benimsemesiyle birlikte, büyük şirketler hesaplama gücü sorununu çözdükten sonra verinin önemi giderek daha fazla belirginleşmiştir.
Model eğitimi, ön eğitim ve ince ayar olmak üzere iki aşamaya ayrılır. Ön eğitim aşaması, büyük miktarda ağdan toplanan metin, kod gibi bilgilere ihtiyaç duyarken, ince ayar aşaması ise özenle işlenmiş, hedef odaklı veri setlerine ihtiyaç duyar. Bu iki tür veri seti, AI Data pisti için ana yapıyı oluşturur. Model yeteneklerinin artmasıyla birlikte, yüksek kaliteli, profesyonel eğitim verileri model performansını belirleyen kritik faktör haline gelecektir.
Geleneksel veri şirketlerine kıyasla, Web3'ün AI veri alanında doğal bir avantajı vardır ve bu, DataFi kavramının doğuşunu tetikledi. Web3 DataFi'nin avantajları şunlardır:
Akıllı sözleşmeler veri egemenliğini, güvenliğini ve gizliliğini sağlar.
Dağıtık mimari, dünya genelinde en uygun iş gücünü çekmektedir.
Blockchain, net bir teşvik ve hesaplaşma mekanizması sunar.
Verimli, açık bir veri pazarı kurmaya yardımcı olur.
Sıradan kullanıcılar için, DataFi, merkeziyetsiz AI projelerine katılmak için en iyi başlangıç noktasıdır. Kullanıcılar, veri sağlama, model değerlendirme gibi basit görevlerle katılabilirler, bu da düşük bir giriş eşiği anlamına gelir.
Son zamanlarda, birçok Web3 DataFi projesi önemli finansmanlar elde etti. Başlıca projeler şunlardır:
Sahara AI: merkeziyetsiz AI altyapısı ve ticaret pazarı oluşturma
Yupp: AI model geri bildirim platformu
Vana: Kişisel verileri paraya çevrilebilen dijital varlıklara dönüştürme
Chainbase: Zincir üstü verilere odaklanma
Sapien: İnsan bilgilerini AI eğitim verisine dönüştürmek
Prisma X: Robotların açık koordinasyon katmanı
Masa: Bittensor ekosisteminin veri alt ağı projesi
Irys: Programlanabilir veri depolama ve hesaplama
ORO: Sıradan insanların AI katkısına katılmasını sağlamak
Gata: Merkeziyetsiz veri katmanı
Bu projelerin şu an düşük bir engeli olsa da, erken aşamada kullanıcı ve ekosistem bağlılığı oluşturmak son derece önemlidir. Karşılaştıkları zorluklar arasında iş gücünü yönetmek, veri kalitesini sağlamak ve projelerin şeffaflık ile merkeziyetsizlik seviyesini artırmak bulunmaktadır.
DataFi'nin büyük ölçekli uygulanması, veri ekosistemine katılacak yeterli sayıda bireysel kullanıcıyı çekmeyi ve aynı zamanda önde gelen şirketlerin onayını almayı gerektirir. Sahara AI ve Vana gibi bazı projeler bu alanda güzel ilerlemeler kaydetmiştir.
DataFi, insan zekası ile makine zekasının uzun vadeli bir birlikte yaşama ilişkisini temsil ediyor. AI çağında kaygı duyan veya hala blok zinciri ideallerine sahip olanlar için, DataFi'ye katılmak, trende uyum sağlamak için 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.
11 Likes
Reward
11
4
Share
Comment
0/400
FortuneTeller42
· 18h ago
Yine bir emiciler tarafından oyuna getirilmek başlangıcı.
View OriginalReply0
MEVHunter
· 18h ago
ngmi... web3 dataFi = new honeypot for alpha seekers
Web3 DataFi'nin yükselişi AI veri alanında yeni fırsatlar getiriyor.
AI Veri Yarışmasının Potansiyeli ve Web3 DataFi'nin Yükselişi
Küresel ölçekte en iyi temel modelleri inşa etme yarışında, hesaplama gücü ve model mimarisi kritik olsa da, gerçek rekabet avantajı eğitim verilerindedir. Bu ayın AI dünyasındaki en dikkat çekici olaylarından biri, Zuckerberg'in 28 yaşındaki Alexander Wang'ın liderliğindeki, Çinli araştırmacılardan oluşan bir Meta AI ekibi kurmasıdır. Wang'ın kurduğu Scale AI, şu anda 29 milyar dolar değerindedir ve birçok AI devine veri hizmeti sağlamaktadır.
Scale AI'nin birçok unicorn arasında öne çıkmasının nedeni, verinin AI endüstrisindeki önemini erken fark etmesidir. Hesaplama gücü, modeller ve veriler, AI modellerinin üç temel sütununu oluşturur. Çoğu modelin transformer'ı çerçeve olarak benimsemesiyle birlikte, büyük şirketler hesaplama gücü sorununu çözdükten sonra verinin önemi giderek daha fazla belirginleşmiştir.
Model eğitimi, ön eğitim ve ince ayar olmak üzere iki aşamaya ayrılır. Ön eğitim aşaması, büyük miktarda ağdan toplanan metin, kod gibi bilgilere ihtiyaç duyarken, ince ayar aşaması ise özenle işlenmiş, hedef odaklı veri setlerine ihtiyaç duyar. Bu iki tür veri seti, AI Data pisti için ana yapıyı oluşturur. Model yeteneklerinin artmasıyla birlikte, yüksek kaliteli, profesyonel eğitim verileri model performansını belirleyen kritik faktör haline gelecektir.
Geleneksel veri şirketlerine kıyasla, Web3'ün AI veri alanında doğal bir avantajı vardır ve bu, DataFi kavramının doğuşunu tetikledi. Web3 DataFi'nin avantajları şunlardır:
Sıradan kullanıcılar için, DataFi, merkeziyetsiz AI projelerine katılmak için en iyi başlangıç noktasıdır. Kullanıcılar, veri sağlama, model değerlendirme gibi basit görevlerle katılabilirler, bu da düşük bir giriş eşiği anlamına gelir.
Son zamanlarda, birçok Web3 DataFi projesi önemli finansmanlar elde etti. Başlıca projeler şunlardır:
Bu projelerin şu an düşük bir engeli olsa da, erken aşamada kullanıcı ve ekosistem bağlılığı oluşturmak son derece önemlidir. Karşılaştıkları zorluklar arasında iş gücünü yönetmek, veri kalitesini sağlamak ve projelerin şeffaflık ile merkeziyetsizlik seviyesini artırmak bulunmaktadır.
DataFi'nin büyük ölçekli uygulanması, veri ekosistemine katılacak yeterli sayıda bireysel kullanıcıyı çekmeyi ve aynı zamanda önde gelen şirketlerin onayını almayı gerektirir. Sahara AI ve Vana gibi bazı projeler bu alanda güzel ilerlemeler kaydetmiştir.
DataFi, insan zekası ile makine zekasının uzun vadeli bir birlikte yaşama ilişkisini temsil ediyor. AI çağında kaygı duyan veya hala blok zinciri ideallerine sahip olanlar için, DataFi'ye katılmak, trende uyum sağlamak için akıllıca bir seçim olabilir.