LLMs、または大規模言語モデルは、インターネットから数十億の単語やフレーズを学習し、言語の仕組みを理解するために訓練されています。彼らが持つデータが多ければ多いほど、彼らはより賢くなります。Grassは公共ネットワークデータの連続ストリームを提供し、AIモデルが常に最新であり、時間とともに改善されることを保証します。Grassは、2023年にアンドレイ・ラドニッチとクリス・ングエンによって設立されたWynd Networkの看板商品です。
Grassのクリエイターは、既存のWeb2の独占企業と比較して、AIトレーニングコンテンツからの収益を共有せず、情報へのアクセスを制御しない公正なデータマーケットモデルとして説明しています。基本的に、Grassは数千のユーザーデバイスのネットワークを作成し、ウェブサイトから情報を収集し、それを主にAIモデルのトレーニングのために興味を持つクライアントに提供します。ネットワークの入力端はクライアントで、特定のソースからデータを取得するためにGrassにリクエストを送信します。出力端は、要求された情報を含むWebサーバーです。プロトコルは、クライアントのリクエストを特定のノードに送り、そのノードがサーバーに接触し、データをスクレイプし、それを暗号化して返送します。
このシステムの主要参加者は次のとおりです:- ノード: Grassクライアントがインストールされているユーザーデバイスで、ネットワークサーバーから情報を取得してルーターに渡すための未使用のインターネット帯域幅を提供します。- ルーター:接続されたノードの状態を追跡する特別な調整ノード。 ルーターはリクエストを特定のノードに誘導し、受信した応答を検証者に転送します。- バリデータ:バリデータはクライアントリクエストを検証し、それらをルータに渡し、また、ルータから受信したデータを暗号化して署名します。さらに、データの整合性、タイムリネス、およびその他の基準に基づいてノードの応答を評価します。
2023年12月18日:GrassはPolychain CapitalとTribe Capitalが主導する350万ドルのシードラウンドを完了しました。 最新の資金調達ラウンドの評価額: $1 billion
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