Tiềm năng của lĩnh vực dữ liệu AI và sự trỗi dậy của Web3 DataFi

Trong thời đại toàn cầu cạnh tranh xây dựng mô hình cơ sở tốt nhất, khả năng tính toán và kiến trúc mô hình chắc chắn rất quan trọng, nhưng thực sự là dữ liệu huấn luyện mới là lợi thế cạnh tranh. Bài viết này sẽ khám phá tiềm năng của lĩnh vực dữ liệu AI, cũng như cách Web3 DataFi trở thành một sức mạnh mới nổi trong lĩnh vực này.

Tầm quan trọng của dữ liệu AI

Công suất, mô hình và dữ liệu là ba trụ cột chính của mô hình AI. Với sự phổ biến của kiến trúc transformer và việc dần dần giải quyết vấn đề công suất, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng nổi bật. Đào tạo mô hình được chia thành hai giai đoạn: tiền huấn luyện và điều chỉnh tinh vi, mỗi giai đoạn cần những loại dữ liệu khác nhau:

1. Giai đoạn tiền huấn luyện: Cần một lượng lớn thông tin như văn bản, mã từ việc thu thập trên mạng.
2. Giai đoạn tinh chỉnh: Cần có tập dữ liệu được thiết kế và sàng lọc kỹ lưỡng để phát triển khả năng cụ thể của mô hình.

Hai loại dữ liệu này tạo thành chủ thể của lĩnh vực dữ liệu AI. Khi khả năng của mô hình được nâng cao, dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, chuyên nghiệp sẽ trở thành yếu tố quyết định hiệu suất của mô hình.

Lợi ích của Web3 DataFi

So với các công ty dữ liệu truyền thống, Web3 có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực dữ liệu AI:

1. Hợp đồng thông minh bảo đảm quyền sở hữu dữ liệu, an toàn và quyền riêng tư
2. Kiến trúc phân tán thu hút lực lượng lao động phù hợp nhất toàn cầu
3. Blockchain cung cấp cơ chế khuyến khích và thanh toán rõ ràng
4. Hữu ích cho việc xây dựng một thị trường dữ liệu một cửa hiệu quả và mở.

Đối với người dùng bình thường, DataFi là điểm khởi đầu tốt nhất để tham gia vào các dự án AI phi tập trung, với rào cản thấp và nhiều cách tham gia.

Tiềm năng dự án DataFi Web3

Nhiều dự án DataFi đã nhận được khoản tài trợ đáng kể, thể hiện tiềm năng to lớn:

1. Sahara AI: Tạo ra cơ sở hạ tầng siêu phân quyền và thị trường giao dịch cho AI.
2. Yupp: Nền tảng phản hồi mô hình AI
3. Vana: Chuyển đổi dữ liệu cá nhân thành tài sản số có thể được tiền hóa
4. Chainbase: Tập trung vào dữ liệu trên chuỗi
5. Sapien: Chuyển đổi tri thức của nhân loại thành dữ liệu đào tạo AI chất lượng cao
6. Prisma X: Lớp phối hợp mở của robot
7. Masa: Dự án mạng con dữ liệu trong hệ sinh thái Bittensor
8. Irys: Tập trung vào lưu trữ và tính toán dữ liệu có thể lập trình
9. ORO: Trao quyền cho người bình thường tham gia đóng góp AI
10. Gata: lớp dữ liệu phi tập trung

Đề xuất phát triển dự án

1. Chú trọng khuyến khích người dùng sớm và tối ưu hóa trải nghiệm
2. Đặt trọng tâm vào quản lý chất lượng dữ liệu, thiết lập mối quan hệ hợp tác lâu dài và bền vững.
3. Tăng cường tính minh bạch của dự án, thể hiện quyết tâm phi tập trung
4. Hai hướng đi song song: thu hút người tham gia toC xây dựng vòng sinh thái khép kín, đồng thời tìm kiếm sự công nhận từ các khách hàng lớn toB.

DataFi đại diện cho mối quan hệ cộng sinh giữa trí tuệ con người và trí tuệ máy móc. Đối với những người đầy mong đợi nhưng cũng có chút lo lắng về thời đại AI, tham gia vào dự án DataFi là một lựa chọn hợp thời.