OpenLedger هو شبكة لامركزية تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، تهدف إلى إنشاء نظام بيئي لامركزي للذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمشاركين بالمساهمة بالبيانات وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل عادل، وكسب الأرباح من ذلك.
نظرة عامة على المشروع
يتمثل جوهر OpenLedger في بناء نموذج لغة AI مخصص (SLM) بدلاً من نموذج لغة كبير عام. إنه يعتمد على شبكة بيانات مخصصة (Datanets) لجمع وتنظيف وتحويل البيانات لاستخدام مطوري نماذج AI المخصصة. من خلال آلية إثبات المصدر المبنية على البلوكتشين، يمكن لـ OpenLedger التعرف على مصدر البيانات وتحديد الملكية لمقدمي البيانات المحددين، مما يحقق تحديد ملكية دقيق وتحفيز.
اقترح المشروع مفهوم "Payable AI" (الذكاء الاصطناعي القابل للدفع) ، مما يعني أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا يمكن استخدامها فحسب ، بل يمكن أيضًا توزيع العائدات تلقائيًا على مزودي البيانات ومطوري النماذج وفقًا للمساهمة. هذه الآلية مناسبة بشكل خاص لمجال نماذج اللغة المتخصصة ، حيث تستغل فوائد تقنية البلوكتشين بشكل كامل.
مبدأ التشغيل
شبكات البيانات:
سوق بيانات متخصص، يجمع البيانات من مجالات مختلفة. يمكن لأي شخص تحميل البيانات، والتي يتم تنظيمها وتنظيفها لتصبح مواد خام لتدريب الذكاء الاصطناعي. تضمن تقنية البلوكتشين تسجيلًا شفافًا لتحميل البيانات واستخدامها.
إثبات الإسناد:
التكنولوجيا الأساسية، المستخدمة لتتبع كل مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي، وتحديد البيانات والمساهمات المستخدمة. يضمن البلوكتشين أن تكون عملية توزيع الفضل هذه شفافة وغير قابلة للتلاعب.
AI القابل للدفع：
دع نماذج الذكاء الاصطناعي تصبح أصولًا قادرة على كسب المال بنفسها. يقوم المطورون بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي على OpenLedger، وعند استخدام المستخدمين لها، يتم الدفع، وتوزع العائدات تلقائيًا عبر البلوكتشين على المساهمين في البيانات ومطوري النماذج.
شبكة لامركزية：
البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي موزعة على العقد العالمية، لتجنب مخاطر المركزية. يمكن للمستخدمين تشغيل العقد والمشاركة في تخزين البيانات وحساب الذكاء الاصطناعي، والحصول على المكافآت.
المشكلة التي تم حلها
شفافية مصدر البيانات: استخدام البلوكتشين لتسجيل مصدر البيانات واستخدامها، لضمان حصول المساهمين على معاملة عادلة.
تقليل مخاطر المركزية: البيانات والنماذج لا يتم احتكارها من قبل شركة واحدة، يمكن للمستخدمين المشاركة في تشغيل الشبكة، والسلطة أكثر تشتتًا.
المساهمون يحصلون على مكافآت: Payable AI يتيح لكل مساهم الحصول على نصيب من الأرباح، مما يحفز المزيد من الناس على المشاركة، ويزيد من جودة البيانات.
تعزيز تنوع نماذج الذكاء الاصطناعي: التركيز على مجال نماذج اللغة المتخصصة، لتلبية الاحتياجات النادرة، مثل ترجمة اللغات المحلية.
دور تقنية البلوكتشين
المحاسبة: تسجيل بيانات التحميل، الاستخدام وتقسيم الإيرادات، لضمان الشفافية وعدم القابلية للتلاعب.
توزيع الأرباح: توزيع الأرباح تلقائيًا وفقًا للنسبة من خلال العقد الذكي.
لامركزية: توزيع البيانات ومهام الحساب على النقاط العالمية.
الأمان: تخزين البيانات مشفرة، لمنع التلاعب.
آلية التحفيز: منح جوائز رمزية لمشغلي العقد ومساهمي البيانات.
ملخص
تخلق OpenLedger نظامًا بيئيًا عادلاً وشفافًا لنماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة من خلال دمج تقنيات البلوكتشين وAI. إنها تستخدم البلوكتشين بذكاء لحل القضايا الرئيسية في مجال نماذج اللغة المتخصصة، مما يظهر إمكانيات جديدة لدمج البلوكتشين وAI. هذه الطريقة لا تنطلق فقط من الاحتياجات التقنية، بل تستند أيضًا إلى احتياجات السوق، مما يظهر القيمة التطبيقية الفعلية للبلوكتشين في مجال الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
4
مشاركة
تعليق
0/400
BearMarketMonk
· 07-05 03:55
يبدو أنه يتعين علينا أن نتحمل المزيد من جولات سوق الدببة
OpenLedger: الابتكار في النظام البيئي المخصص المدفوع بالبلوكتشين للذكاء الاصطناعي
OpenLedger: شبكة البلوكتشين لنموذج لغة AI مخصص
OpenLedger هو شبكة لامركزية تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، تهدف إلى إنشاء نظام بيئي لامركزي للذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمشاركين بالمساهمة بالبيانات وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل عادل، وكسب الأرباح من ذلك.
نظرة عامة على المشروع
يتمثل جوهر OpenLedger في بناء نموذج لغة AI مخصص (SLM) بدلاً من نموذج لغة كبير عام. إنه يعتمد على شبكة بيانات مخصصة (Datanets) لجمع وتنظيف وتحويل البيانات لاستخدام مطوري نماذج AI المخصصة. من خلال آلية إثبات المصدر المبنية على البلوكتشين، يمكن لـ OpenLedger التعرف على مصدر البيانات وتحديد الملكية لمقدمي البيانات المحددين، مما يحقق تحديد ملكية دقيق وتحفيز.
اقترح المشروع مفهوم "Payable AI" (الذكاء الاصطناعي القابل للدفع) ، مما يعني أن نماذج الذكاء الاصطناعي لا يمكن استخدامها فحسب ، بل يمكن أيضًا توزيع العائدات تلقائيًا على مزودي البيانات ومطوري النماذج وفقًا للمساهمة. هذه الآلية مناسبة بشكل خاص لمجال نماذج اللغة المتخصصة ، حيث تستغل فوائد تقنية البلوكتشين بشكل كامل.
مبدأ التشغيل
شبكات البيانات: سوق بيانات متخصص، يجمع البيانات من مجالات مختلفة. يمكن لأي شخص تحميل البيانات، والتي يتم تنظيمها وتنظيفها لتصبح مواد خام لتدريب الذكاء الاصطناعي. تضمن تقنية البلوكتشين تسجيلًا شفافًا لتحميل البيانات واستخدامها.
إثبات الإسناد: التكنولوجيا الأساسية، المستخدمة لتتبع كل مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي، وتحديد البيانات والمساهمات المستخدمة. يضمن البلوكتشين أن تكون عملية توزيع الفضل هذه شفافة وغير قابلة للتلاعب.
AI القابل للدفع： دع نماذج الذكاء الاصطناعي تصبح أصولًا قادرة على كسب المال بنفسها. يقوم المطورون بنشر نماذج الذكاء الاصطناعي على OpenLedger، وعند استخدام المستخدمين لها، يتم الدفع، وتوزع العائدات تلقائيًا عبر البلوكتشين على المساهمين في البيانات ومطوري النماذج.
شبكة لامركزية： البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي موزعة على العقد العالمية، لتجنب مخاطر المركزية. يمكن للمستخدمين تشغيل العقد والمشاركة في تخزين البيانات وحساب الذكاء الاصطناعي، والحصول على المكافآت.
المشكلة التي تم حلها
شفافية مصدر البيانات: استخدام البلوكتشين لتسجيل مصدر البيانات واستخدامها، لضمان حصول المساهمين على معاملة عادلة.
تقليل مخاطر المركزية: البيانات والنماذج لا يتم احتكارها من قبل شركة واحدة، يمكن للمستخدمين المشاركة في تشغيل الشبكة، والسلطة أكثر تشتتًا.
المساهمون يحصلون على مكافآت: Payable AI يتيح لكل مساهم الحصول على نصيب من الأرباح، مما يحفز المزيد من الناس على المشاركة، ويزيد من جودة البيانات.
تعزيز تنوع نماذج الذكاء الاصطناعي: التركيز على مجال نماذج اللغة المتخصصة، لتلبية الاحتياجات النادرة، مثل ترجمة اللغات المحلية.
دور تقنية البلوكتشين
ملخص
تخلق OpenLedger نظامًا بيئيًا عادلاً وشفافًا لنماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة من خلال دمج تقنيات البلوكتشين وAI. إنها تستخدم البلوكتشين بذكاء لحل القضايا الرئيسية في مجال نماذج اللغة المتخصصة، مما يظهر إمكانيات جديدة لدمج البلوكتشين وAI. هذه الطريقة لا تنطلق فقط من الاحتياجات التقنية، بل تستند أيضًا إلى احتياجات السوق، مما يظهر القيمة التطبيقية الفعلية للبلوكتشين في مجال الذكاء الاصطناعي.