AIデータ分野の潜在能力について

現在のAI競争において、トレーニングデータは重要な競争優位性となっています。モデルのアーキテクチャと計算能力の発展が平坦化するにつれて、高品質のトレーニングデータがAIモデルの能力を決定する核心要因となるでしょう。

AIモデルのトレーニングは、事前トレーニングとファインチューニングの2つの段階に分かれています。事前トレーニングには、大量のインターネットから収集されたテキストなどの情報が必要で、モデルが基礎的な言語能力を習得します。ファインチューニングには、モデルの特定の能力を育成するために慎重に設計されたデータセットが必要です。この2種類のデータがAIデータ産業の主体を構成しています。

Web3はAIデータ分野において天然の利点を持ち、DataFiの概念の誕生を促しました。その利点には:

1. スマートコントラクトはデータの主権とプライバシーを保護します
2. 分散型アーキテクチャは世界の労働力を引き付ける
3. 明確なブロックチェーンインセンティブメカニズム
4. 効率的でオープンなデータ市場を構築する

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一般のユーザーにとって、DataFiは分散型AIに参加するための最良の切り口です。ユーザーはデータを提供したり、モデルを評価したりするなどの簡単なタスクを通じて参加できます。

現在、多くのDataFiプロジェクトが大規模な資金調達を受けています。例えば、Sahara AI、Yupp、Vanaなどです。これらのプロジェクトはそれぞれ異なる重点を持ち、データ収集、ラベリング、取引などのさまざまなプロセスをカバーしています。

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しかし、現在のDataFiプロジェクトはいくつかの課題に直面しています:

1. データ品質を保証し、劣った通貨が良い通貨を駆逐しないようにするにはどうすればよいですか
2. プロジェクトの透明性を高め、Web3の精神を体現する
3. 一般ユーザーと企業顧客のバランスを取る

DataFiは、人間の知能を用いて機械の知能を育成し、スマートコントラクトを通じて人間の労働の利益を保障する新しいパラダイムを表しています。AI革命に参加したい一般ユーザーにとって、DataFiは非常に良い切り口となるでしょう。

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