Un ejemplo muy común es que utilizas GPT para hacer análisis de datos financieros, monitoreo de equipos industriales o clasificación de documentos médicos, y la mayor parte de los resultados que obtienes o no responden a lo que preguntaste, o dependen de ajustar el prompt con mucho esfuerzo, y al final no sabes si realmente entiende lo que necesitas.
Por supuesto, muchas personas quieren decir que el modelo de IA no es más que un proceso de entrenamiento continuo. Siempre que le des suficientes datos, seguramente pensará como tú y te dará lo que deseas. Sin embargo, no es así; para un individuo, la forma más ideal es crear un modelo de IA exclusivo para ti, que entienda tus datos y se adapte a tu negocio.
Pero los problemas reales llegan uno tras otro, y la premisa para lograr esto es que necesitas tener una gran cantidad de datos, personas para entrenar modelos y, lo más importante, una infraestructura para ejecutar los modelos, lo que puede desanimar a aproximadamente el 90% de las personas.
1️⃣Sugerencia para llamar a la interfaz Se puede llamar a cualquier SLM (Modelo de Lenguaje Especializado) desplegado directamente a través de la interfaz /v1/completions.
El rango de adaptación es muy amplio: se puede utilizar en bots de IA, razonamiento en cadena e incluso en scripts de juegos.
2️⃣ Interfaz de gestión de modelos A través de /v1/models, puedes acceder a todos los modelos disponibles, tanto los que has entrenado tú como los que han compartido otros. ¿Quieres ver información detallada? Usa /model/info para consultar los parámetros de configuración como precios, modos de inferencia y grupos de permisos de acceso. Incluso admite la gestión de team_id, es compatible con las herramientas de OpenAI y puede agrupar según los permisos de acceso, lo que lo hace muy adecuado para la colaboración en equipo y el control de permisos.
3️⃣Seguimiento de costos y gastos Los modelos de llamada en la cadena no son gratuitos, pero la clave es a dónde va ese dinero. OpenLedger proporciona un mecanismo de seguimiento completamente transparente: Los costos generados por cada llamada se distribuirán automáticamente entre dos tipos de personas: una es la persona que proporciona los datos, y la otra es la que entrena y despliega este modelo. También puedes usar /spend/logs para ver quién utilizó qué modelo, cuándo y cuánto pagó. Se puede filtrar por ID de usuario, ID de solicitud, clave API y período de tiempo, logrando una transparencia total en el proceso en cadena.
Personalmente, creo que esta es la forma correcta de abrir la "economía de IA". En la era de los grandes modelos, simplemente tener un buen rendimiento de inferencia no es suficiente. Para el sistema: poder dividir cuentas, poder rastrear, poder iniciar trabajo y poder manejar la productividad de datos, es el núcleo de la economía de IA. Al menos, actualmente, el camino que está siguiendo OpenLedger es pasar de "ajustar modelos" a "construir modelos + distribución de ingresos + derechos de propiedad de datos" en actividades económicas basadas en blockchain. Tanto los usuarios como los desarrolladores pueden beneficiarse.
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Un ejemplo muy común es que utilizas GPT para hacer análisis de datos financieros, monitoreo de equipos industriales o clasificación de documentos médicos, y la mayor parte de los resultados que obtienes o no responden a lo que preguntaste, o dependen de ajustar el prompt con mucho esfuerzo, y al final no sabes si realmente entiende lo que necesitas.
Por supuesto, muchas personas quieren decir que el modelo de IA no es más que un proceso de entrenamiento continuo. Siempre que le des suficientes datos, seguramente pensará como tú y te dará lo que deseas. Sin embargo, no es así; para un individuo, la forma más ideal es crear un modelo de IA exclusivo para ti, que entienda tus datos y se adapte a tu negocio.
Pero los problemas reales llegan uno tras otro, y la premisa para lograr esto es que necesitas tener una gran cantidad de datos, personas para entrenar modelos y, lo más importante, una infraestructura para ejecutar los modelos, lo que puede desanimar a aproximadamente el 90% de las personas.
1️⃣Sugerencia para llamar a la interfaz
Se puede llamar a cualquier SLM (Modelo de Lenguaje Especializado) desplegado directamente a través de la interfaz /v1/completions.
El rango de adaptación es muy amplio: se puede utilizar en bots de IA, razonamiento en cadena e incluso en scripts de juegos.
2️⃣ Interfaz de gestión de modelos
A través de /v1/models, puedes acceder a todos los modelos disponibles, tanto los que has entrenado tú como los que han compartido otros.
¿Quieres ver información detallada? Usa /model/info para consultar los parámetros de configuración como precios, modos de inferencia y grupos de permisos de acceso. Incluso admite la gestión de team_id, es compatible con las herramientas de OpenAI y puede agrupar según los permisos de acceso, lo que lo hace muy adecuado para la colaboración en equipo y el control de permisos.
3️⃣Seguimiento de costos y gastos
Los modelos de llamada en la cadena no son gratuitos, pero la clave es a dónde va ese dinero.
OpenLedger proporciona un mecanismo de seguimiento completamente transparente:
Los costos generados por cada llamada se distribuirán automáticamente entre dos tipos de personas: una es la persona que proporciona los datos, y la otra es la que entrena y despliega este modelo.
También puedes usar /spend/logs para ver quién utilizó qué modelo, cuándo y cuánto pagó.
Se puede filtrar por ID de usuario, ID de solicitud, clave API y período de tiempo, logrando una transparencia total en el proceso en cadena.
Personalmente, creo que esta es la forma correcta de abrir la "economía de IA". En la era de los grandes modelos, simplemente tener un buen rendimiento de inferencia no es suficiente. Para el sistema: poder dividir cuentas, poder rastrear, poder iniciar trabajo y poder manejar la productividad de datos, es el núcleo de la economía de IA. Al menos, actualmente, el camino que está siguiendo OpenLedger es pasar de "ajustar modelos" a "construir modelos + distribución de ingresos + derechos de propiedad de datos" en actividades económicas basadas en blockchain. Tanto los usuarios como los desarrolladores pueden beneficiarse.