O valor dos dados na era da inteligência artificial: A ascensão e as perspectivas do DataFi
Na era em que o mundo compete para construir os melhores modelos de base, a capacidade de cálculo e a arquitetura do modelo são, sem dúvida, importantes, mas a verdadeira proteção é os dados de treinamento. Este artigo explorará o potencial da pista de dados de IA, bem como as perspetivas de desenvolvimento do Web3 DataFi como um campo emergente.
O caminho para o sucesso da Scale AI
A Scale AI destacou-se graças à sua visão antecipada sobre a importância dos dados na indústria de IA. Como um dos três pilares dos modelos de IA, a importância dos dados tem vindo a crescer. A Scale AI não só fornece uma grande quantidade de dados anotados precisos, mas também expandiu seus negócios para a área de geração de dados e formou uma equipa de treinadores de IA para fornecer dados de qualidade para o treinamento de modelos.
Requisitos de dados para treinamento de modelos
O treinamento do modelo é dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino. A fase de pré-treinamento requer uma grande quantidade de informações coletadas na web, como textos e códigos, enquanto a fase de ajuste fino necessita de conjuntos de dados cuidadosamente processados e direcionados. Essas duas categorias de dados constituem o corpo principal da pista de Dados de IA. À medida que a capacidade do modelo aumenta, dados de treinamento de alta qualidade e especializados se tornarão fatores competitivos-chave.
Vantagens do Web3 DataFi
Em comparação com as empresas de dados tradicionais, o Web3 DataFi tem as seguintes vantagens:
Os contratos inteligentes garantem a soberania, segurança e privacidade dos dados.
A arquitetura distribuída atrai a força de trabalho mais adequada do mundo.
Mecanismos claros de incentivo e liquidação em blockchain
Construir um mercado de dados eficiente e aberto em um só lugar
Para usuários comuns, o DataFi é o ponto de entrada ideal para participar de projetos de IA descentralizada, sem a necessidade de altos investimentos em hardware ou de um background técnico especializado.
Projetos Potenciais de DataFi Web3
Vários projetos DataFi já obtiveram financiamento considerável, incluindo:
Sahara AI: Infraestrutura e mercado de negociação de IA descentralizados
Yupp: Plataforma de feedback de modelos de IA
Vana: Plataforma de monetização de dados pessoais
Chainbase: fornecedor de serviços de dados em blockchain
Sapien: A plataforma que transforma o conhecimento humano em dados de treino para IA.
Prisma X: Camada de coordenação aberta de robôs
Masa: Projeto de sub-rede de dados do ecossistema Bittensor
Irys: solução de armazenamento e computação de dados programável
ORO: uma plataforma para pessoas comuns contribuírem com IA
Gata: camada de dados descentralizada
Reflexões sobre o desenvolvimento do projeto
Os desafios atuais enfrentados pelos projetos DataFi incluem:
Estabelecer a adesão dos usuários e do ecossistema
Garantir a qualidade dos dados, evitando que moedas de má qualidade expulsem as de boa qualidade
Aumentar a transparência, alcançando uma verdadeira descentralização
Equilibrar as necessidades dos participantes toC e dos grandes clientes toB
Conclusão
DataFi representa a relação de coexistência a longo prazo entre a inteligência humana e a inteligência das máquinas. Para aqueles que sentem incerteza na era da IA, participar em projetos DataFi pode ser uma escolha sábia que acompanha as tendências.
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DataFi: A nova pista de dados emergente na era da IA e as oportunidades do Web3
O valor dos dados na era da inteligência artificial: A ascensão e as perspectivas do DataFi
Na era em que o mundo compete para construir os melhores modelos de base, a capacidade de cálculo e a arquitetura do modelo são, sem dúvida, importantes, mas a verdadeira proteção é os dados de treinamento. Este artigo explorará o potencial da pista de dados de IA, bem como as perspetivas de desenvolvimento do Web3 DataFi como um campo emergente.
O caminho para o sucesso da Scale AI
A Scale AI destacou-se graças à sua visão antecipada sobre a importância dos dados na indústria de IA. Como um dos três pilares dos modelos de IA, a importância dos dados tem vindo a crescer. A Scale AI não só fornece uma grande quantidade de dados anotados precisos, mas também expandiu seus negócios para a área de geração de dados e formou uma equipa de treinadores de IA para fornecer dados de qualidade para o treinamento de modelos.
Requisitos de dados para treinamento de modelos
O treinamento do modelo é dividido em duas fases: pré-treinamento e ajuste fino. A fase de pré-treinamento requer uma grande quantidade de informações coletadas na web, como textos e códigos, enquanto a fase de ajuste fino necessita de conjuntos de dados cuidadosamente processados e direcionados. Essas duas categorias de dados constituem o corpo principal da pista de Dados de IA. À medida que a capacidade do modelo aumenta, dados de treinamento de alta qualidade e especializados se tornarão fatores competitivos-chave.
Vantagens do Web3 DataFi
Em comparação com as empresas de dados tradicionais, o Web3 DataFi tem as seguintes vantagens:
Para usuários comuns, o DataFi é o ponto de entrada ideal para participar de projetos de IA descentralizada, sem a necessidade de altos investimentos em hardware ou de um background técnico especializado.
Projetos Potenciais de DataFi Web3
Vários projetos DataFi já obtiveram financiamento considerável, incluindo:
Reflexões sobre o desenvolvimento do projeto
Os desafios atuais enfrentados pelos projetos DataFi incluem:
Conclusão
DataFi representa a relação de coexistência a longo prazo entre a inteligência humana e a inteligência das máquinas. Para aqueles que sentem incerteza na era da IA, participar em projetos DataFi pode ser uma escolha sábia que acompanha as tendências.