人工知能時代におけるデータの価値:DataFiの台頭と展望

世界中で最適な基盤モデルを構築しようと競争する時代において、計算能力やモデルアーキテクチャは確かに重要ですが、本当の競争優位はトレーニングデータにあります。本稿では、AIデータレースの潜在能力と、新興分野としてのWeb3 DataFiの発展の見通しを探ります。

AI の成功への道筋を拡大する

Scale AIは、AI産業におけるデータの重要性に対する早期の洞察によって際立っています。AIモデルの三大支柱の一つとして、データの重要性はますます強調されています。Scale AIは、大量の正確なアノテーションデータを提供するだけでなく、データ生成の分野にも事業を拡大し、モデルのトレーニングに高品質なデータを提供するためのAIトレーナーチームを編成しています。

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モデル訓練のデータ要件

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。事前トレーニング段階では、大量のネットワークから収集したテキスト、コードなどの情報が必要であり、ファインチューニング段階では、慎重に処理されたターゲットデータセットが必要です。この2種類のデータがAIデータトラックの主体を構成しています。モデルの能力が向上するにつれて、高品質で専門的なトレーニングデータが重要な競争要因となるでしょう。

Web3 DataFiの利点

従来のデータ会社と比較して、Web3 DataFiには以下の利点があります：

1. スマートコントラクトはデータの主権、安全性、プライバシーを保障します。
2. 分散型アーキテクチャは、世界中の最適な労働力を引き付けます
3. 明確なブロックチェーンのインセンティブと決済メカニズム
4. 効率的でオープンなワンストップデータマーケットを構築する

一般ユーザーにとって、DataFiは高額なハードウェア投資や専門的な技術的背景を必要とせず、分散型AIプロジェクトに参加するための理想的な入り口です。

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Web3 DataFiの潜在的プロジェクト

複数のDataFiプロジェクトがかなりの資金調達を受けています。その中には:

• Sahara AI：分散型AIインフラストラクチャと取引市場
• Yupp：AIモデルフィードバックプラットフォーム
• Vana：個人データのマネタイズプラットフォーム
• Chainbase：オンチェーンデータサービスプロバイダー
• Sapien：人類の知識をAIのトレーニングデータに変換するプラットフォーム
• Prisma X：ロボットオープンコーディネーションレイヤー
• Masa：Bittensorエコシステムのデータサブネットプロジェクト
• Irys：プログラム可能なデータストレージと計算ソリューション
• ORO：一般の人がAIに貢献するプラットフォーム
• GATA:分散型データレイヤー

プロジェクトの発展に関する考察

現在、DataFiプロジェクトが直面している課題は次のとおりです：

• ユーザーとエコシステムの粘着性を確立する
• データの品質を保証し、悪貨が良貨を駆逐するのを避ける
• 透明性を高め、真の分散化を実現する
• toC参加者とtoB大口顧客のニーズのバランスを取る

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まとめ

DataFiは、人間の知性と機械の知性の長期的な共生関係を代表しています。AI時代に不確実性を抱える人々にとって、DataFiプロジェクトに参加することは、トレンドに適応する賢明な選択かもしれません。