Ценность данных в эпоху искусственного интеллекта: Подъем и перспективы DataFi
В эпоху глобальной гонки за созданием лучших базовых моделей вычислительная мощность и архитектура моделей, безусловно, важны, но настоящей защитной стеной являются тренировочные данные. В данной статье будет рассмотрен потенциал AI-данных и перспектива развития Web3 DataFi как новой области.
Путь к успеху Scale AI
Scale AI выделяется благодаря ранним инсайтам о важности данных в индустрии ИИ. В качестве одной из трех основных опор ИИ-моделей важность данных становится все более очевидной. Scale AI не только предоставляет большое количество точных аннотированных данных, но и расширяет бизнес в область генерации данных, создавая команду AI trainer для обеспечения качественными данными для обучения моделей.
Требования к данным для обучения модели
Обучение модели делится на два этапа: предварительное обучение и дообучение. На этапе предварительного обучения требуется большое количество текстов, кода и другой информации, собранной из сети, в то время как на этапе дообучения необходимы тщательно обработанные, целенаправленные наборы данных. Эти два типа данных составляют основную часть AI Data. С повышением возможностей моделей высококачественные, специализированные тренировочные данные станут ключевым конкурентным фактором.
Преимущества Web3 DataFi
В сравнении с традиционными дата-компаниями, Web3 DataFi имеет следующие преимущества:
Умные контракты обеспечивают суверенитет данных, безопасность и конфиденциальность
Распределенная архитектура привлекает наиболее подходящую рабочую силу со всего мира
Ясная система стимулов и расчетов в блокчейне
Создание эффективного и открытого единого рынка данных
Для обычных пользователей DataFi является идеальной точкой входа для участия в децентрализованных AI-проектах, не требуя больших вложений в оборудование или профессионального технического фона.
Потенциальные проекты Web3 DataFi
Несколько проектов DataFi получили значительное финансирование, в том числе:
Sahara AI: децентрализованная инфраструктура ИИ и торговая площадка
Yupp: Платформа обратной связи AI модели
Vana: платформа монетизации личных данных
Chainbase: Поставщик услуг данных на блокчейне
Sapien: Платформа, преобразующая человеческие знания в данные для обучения ИИ
Prisma X: Открытый координационный уровень для роботов
Masa：Проект подсети данных экосистемы Bittensor
Irys: Программируемое решение для хранения данных и вычислений
ORO: Платформа для участия обычных людей в贡献ах AI
Gata: децентрализованный уровень данных
Мысли о развитии проекта
ТекущиеChallenges, с которыми сталкивается проект DataFi, включают:
Создание пользовательской и экологической привязанности
Обеспечение качества данных, предотвращение вытеснения хороших денег плохими
Повышение прозрачности, достижение истинной децентрализации
Балансировка потребностей участников toC и крупных клиентов toB
Заключение
DataFi представляет собой долгосрочные симбиотические отношения между человеческим интеллектом и машинным интеллектом. Для тех, кто полон неопределенности в эпоху ИИ, участие в проекте DataFi может стать разумным выбором в соответствии с тенденциями.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
DataFi: Новая перспективная область данных в эпоху ИИ и возможности Web3
Ценность данных в эпоху искусственного интеллекта: Подъем и перспективы DataFi
В эпоху глобальной гонки за созданием лучших базовых моделей вычислительная мощность и архитектура моделей, безусловно, важны, но настоящей защитной стеной являются тренировочные данные. В данной статье будет рассмотрен потенциал AI-данных и перспектива развития Web3 DataFi как новой области.
Путь к успеху Scale AI
Scale AI выделяется благодаря ранним инсайтам о важности данных в индустрии ИИ. В качестве одной из трех основных опор ИИ-моделей важность данных становится все более очевидной. Scale AI не только предоставляет большое количество точных аннотированных данных, но и расширяет бизнес в область генерации данных, создавая команду AI trainer для обеспечения качественными данными для обучения моделей.
Требования к данным для обучения модели
Обучение модели делится на два этапа: предварительное обучение и дообучение. На этапе предварительного обучения требуется большое количество текстов, кода и другой информации, собранной из сети, в то время как на этапе дообучения необходимы тщательно обработанные, целенаправленные наборы данных. Эти два типа данных составляют основную часть AI Data. С повышением возможностей моделей высококачественные, специализированные тренировочные данные станут ключевым конкурентным фактором.
Преимущества Web3 DataFi
В сравнении с традиционными дата-компаниями, Web3 DataFi имеет следующие преимущества:
Для обычных пользователей DataFi является идеальной точкой входа для участия в децентрализованных AI-проектах, не требуя больших вложений в оборудование или профессионального технического фона.
Потенциальные проекты Web3 DataFi
Несколько проектов DataFi получили значительное финансирование, в том числе:
Мысли о развитии проекта
ТекущиеChallenges, с которыми сталкивается проект DataFi, включают:
Заключение
DataFi представляет собой долгосрочные симбиотические отношения между человеческим интеллектом и машинным интеллектом. Для тех, кто полон неопределенности в эпоху ИИ, участие в проекте DataFi может стать разумным выбором в соответствии с тенденциями.