A partir da pista de dados de IA, as oportunidades de mar azul do Web3 DataFi
Neste momento, o mundo está numa corrida para construir os melhores modelos base. Embora a capacidade de cálculo e a arquitetura do modelo sejam cruciais, a verdadeira barreira é, de fato, os dados de treino. Este artigo irá abordar o desenvolvimento no campo dos dados de IA e explorar o potencial e as oportunidades do Web3 DataFi.
A importância da pista de dados de IA
Na era de rápido desenvolvimento dos grandes modelos, o foco da indústria mudou da arquitetura do modelo para o poder computacional e agora para os dados. Com a consolidação dos principais frameworks de modelos e a resolução gradual dos problemas de capacidade computacional, a importância dos dados tem se destacado cada vez mais.
O treinamento de modelos de IA é principalmente dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino. A fase de pré-treinamento requer uma grande quantidade de textos, códigos e outras informações coletadas da web, permitindo que o modelo aprenda habilidades básicas de comunicação. A fase de ajuste fino, por outro lado, requer conjuntos de dados específicos para cultivar habilidades específicas do modelo. Essas duas categorias de dados constituem o corpo principal da pista de dados de IA.
Conjuntos de dados de alta qualidade são essenciais para a melhoria das capacidades dos modelos. À medida que as capacidades dos modelos se aprimoram, dados de treinamento finos e profissionais se tornarão fatores-chave que determinam o desempenho do modelo. A longo prazo, os dados de IA também são uma área com efeito de juros compostos, e os ativos de dados se tornarão cada vez mais valiosos com o tempo.
Vantagens do Web3 DataFi
Comparado aos serviços de dados tradicionais, o Web3 DataFi possui vantagens únicas em vários aspectos:
Os contratos inteligentes garantem a soberania, segurança e privacidade dos dados.
A arquitetura distribuída atrai a força de trabalho mais adequada globalmente
Mecanismos de incentivo e liquidação claros na blockchain
Contribui para a construção de um mercado de dados único, eficiente e aberto.
Para usuários comuns, o DataFi é o melhor ponto de entrada para participar de projetos de IA descentralizados. Os usuários não precisam de investimentos em hardware caros ou habilidades especializadas, apenas precisam participar através de tarefas simples, como fornecer dados, avaliar modelos, realizar criações simples, entre outras.
Projetos potenciais do Web3 DataFi
Atualmente, vários projetos Web3 DataFi já obtiveram financiamentos significativos, mostrando a confiança do mercado de capitais neste setor. Alguns projetos representativos incluem:
Sahara AI: dedicado a criar a infraestrutura e o mercado de negociação de IA descentralizada
Yupp: plataforma de feedback de modelos de IA, os utilizadores podem avaliar a qualidade da saída de diferentes modelos.
Vana: Transformar os dados pessoais dos usuários em ativos digitais monetizáveis.
Chainbase: Focado na estruturação e verificação de dados em blockchain.
Sapien: Transformar o conhecimento humano em dados de treino de IA de alta qualidade
Prisma X: Camada de coordenação aberta de robôs, focada na coleta de dados físicos
Masa: projeto de sub-rede de dados do ecossistema Bittensor
Irys: solução de armazenamento de dados e computação programáveis
ORO: a plataforma que capacita as pessoas comuns a contribuir para a IA
Gata: camada de dados descentralizada, que oferece várias ferramentas de coleta e processamento de dados
Reflexões sobre o projeto atual
Embora esses projetos não tenham barreiras altas, as vantagens da plataforma se formarão rapidamente com o acúmulo de usuários e da adesão ao ecossistema. Portanto, na fase inicial, deve-se concentrar em incentivos e experiência do usuário. Ao mesmo tempo, os responsáveis pelo projeto precisam considerar como gerenciar a mão de obra e garantir a qualidade dos dados, evitando o fenômeno da má moeda expulsando a boa moeda.
Além disso, aumentar a transparência e acelerar o processo de descentralização também são desafios que esses projetos enfrentam. Muitos projetos ainda parecem mais como "projetos Web2 disfarçados de Web3", carecendo de dados on-chain suficientemente rastreáveis e de um planejamento a longo prazo que seja publicamente transparente.
A aplicação em grande escala do DataFi requer a atração simultânea de um número suficiente de usuários individuais e clientes empresariais tradicionais. Alguns projetos já fizeram bons progressos em ambas as áreas.
Conclusão
DataFi representa a relação de coexistência de longo prazo entre a inteligência humana e a inteligência das máquinas. Para aqueles que estão entusiasmados com a era da IA e que permanecem fiéis aos ideais da blockchain, o DataFi é sem dúvida um campo digno de atenção. Seguir o fluxo do capital e participar do desenvolvimento do DataFi pode ser uma escolha sábia para acompanhar as tendências da época.
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WealthCoffee
· 11h atrás
Bastante interessante. Amanhã vou comprar alguns dataFi para experimentar.
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DegenGambler
· 12h atrás
Mais uma nova invenção para enganar e fazer dinheiro?
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MidnightMEVeater
· 13h atrás
Bom dia, um amanhecer frio. Esta noite, os dados de IA serão mais uma festa de Arbitragem.
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VibesOverCharts
· 13h atrás
Web3 não é apenas um conceito para especulação?
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ResearchChadButBroke
· 13h atrás
Ótimo! Estou de olho nesta pista.
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IntrovertMetaverse
· 13h atrás
Agora quem não fala em fazer data
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SelfCustodyIssues
· 13h atrás
O mar azul é uma ilusão; os dados estão todos monopolizados pelos gigantes.
Web3 DataFi: Oportunidades em alto-mar no setor de dados de IA
A partir da pista de dados de IA, as oportunidades de mar azul do Web3 DataFi
Neste momento, o mundo está numa corrida para construir os melhores modelos base. Embora a capacidade de cálculo e a arquitetura do modelo sejam cruciais, a verdadeira barreira é, de fato, os dados de treino. Este artigo irá abordar o desenvolvimento no campo dos dados de IA e explorar o potencial e as oportunidades do Web3 DataFi.
A importância da pista de dados de IA
Na era de rápido desenvolvimento dos grandes modelos, o foco da indústria mudou da arquitetura do modelo para o poder computacional e agora para os dados. Com a consolidação dos principais frameworks de modelos e a resolução gradual dos problemas de capacidade computacional, a importância dos dados tem se destacado cada vez mais.
O treinamento de modelos de IA é principalmente dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino. A fase de pré-treinamento requer uma grande quantidade de textos, códigos e outras informações coletadas da web, permitindo que o modelo aprenda habilidades básicas de comunicação. A fase de ajuste fino, por outro lado, requer conjuntos de dados específicos para cultivar habilidades específicas do modelo. Essas duas categorias de dados constituem o corpo principal da pista de dados de IA.
Conjuntos de dados de alta qualidade são essenciais para a melhoria das capacidades dos modelos. À medida que as capacidades dos modelos se aprimoram, dados de treinamento finos e profissionais se tornarão fatores-chave que determinam o desempenho do modelo. A longo prazo, os dados de IA também são uma área com efeito de juros compostos, e os ativos de dados se tornarão cada vez mais valiosos com o tempo.
Vantagens do Web3 DataFi
Comparado aos serviços de dados tradicionais, o Web3 DataFi possui vantagens únicas em vários aspectos:
Para usuários comuns, o DataFi é o melhor ponto de entrada para participar de projetos de IA descentralizados. Os usuários não precisam de investimentos em hardware caros ou habilidades especializadas, apenas precisam participar através de tarefas simples, como fornecer dados, avaliar modelos, realizar criações simples, entre outras.
Projetos potenciais do Web3 DataFi
Atualmente, vários projetos Web3 DataFi já obtiveram financiamentos significativos, mostrando a confiança do mercado de capitais neste setor. Alguns projetos representativos incluem:
Reflexões sobre o projeto atual
Embora esses projetos não tenham barreiras altas, as vantagens da plataforma se formarão rapidamente com o acúmulo de usuários e da adesão ao ecossistema. Portanto, na fase inicial, deve-se concentrar em incentivos e experiência do usuário. Ao mesmo tempo, os responsáveis pelo projeto precisam considerar como gerenciar a mão de obra e garantir a qualidade dos dados, evitando o fenômeno da má moeda expulsando a boa moeda.
Além disso, aumentar a transparência e acelerar o processo de descentralização também são desafios que esses projetos enfrentam. Muitos projetos ainda parecem mais como "projetos Web2 disfarçados de Web3", carecendo de dados on-chain suficientemente rastreáveis e de um planejamento a longo prazo que seja publicamente transparente.
A aplicação em grande escala do DataFi requer a atração simultânea de um número suficiente de usuários individuais e clientes empresariais tradicionais. Alguns projetos já fizeram bons progressos em ambas as áreas.
Conclusão
DataFi representa a relação de coexistência de longo prazo entre a inteligência humana e a inteligência das máquinas. Para aqueles que estão entusiasmados com a era da IA e que permanecem fiéis aos ideais da blockchain, o DataFi é sem dúvida um campo digno de atenção. Seguir o fluxo do capital e participar do desenvolvimento do DataFi pode ser uma escolha sábia para acompanhar as tendências da época.