Từ đường đua dữ liệu AI nhìn vào tiềm năng phát triển của DataFi
Thế giới hiện nay đang trong thời kỳ cạnh tranh toàn cầu để xây dựng các mô hình cơ bản tốt nhất. Mặc dù năng lực tính toán và kiến trúc mô hình rất quan trọng, nhưng thực sự là dữ liệu đào tạo mới là lợi thế cạnh tranh. Bài viết này sẽ bắt đầu từ Scale AI để khám phá tiềm năng của lĩnh vực dữ liệu AI.
Con đường thành công của Scale AI
Scale AI hiện đang được định giá 29 tỷ USD, với các khách hàng bao gồm quân đội Mỹ và nhiều ông lớn AI cạnh tranh. Lĩnh vực kinh doanh cốt lõi của Scale AI là cung cấp một lượng lớn dữ liệu gán nhãn chính xác, và lý do nó có thể nổi bật giữa hàng loạt kỳ lân là vì đã sớm nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu trong ngành công nghiệp AI.
Năng lực tính toán, mô hình, và dữ liệu là ba trụ cột chính của mô hình AI. Trong quá trình phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn, trọng tâm phát triển trong ngành đã trải qua sự chuyển dịch từ mô hình sang năng lực tính toán. Hiện nay, hầu hết các mô hình đã xác định transformer là khung mô hình, và các ông lớn cũng đã giải quyết vấn đề năng lực tính toán thông qua việc tự xây dựng cụm siêu máy tính hoặc ký kết các thỏa thuận dài hạn với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Trong bối cảnh này, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng nổi bật.
Scale AI không chỉ tập trung vào việc khai thác dữ liệu hiện có mà còn hướng đến các hoạt động tạo dữ liệu lâu dài hơn. Họ thành lập các đội ngũ đào tạo AI gồm các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau để cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao hơn cho việc huấn luyện mô hình AI.
Hai giai đoạn huấn luyện mô hình AI
Việc đào tạo mô hình AI được chia thành hai phần: tiền đào tạo và tinh chỉnh.
Giai đoạn tiền huấn luyện tương tự như quá trình trẻ sơ sinh học nói của con người. Chúng ta cần cung cấp cho mô hình AI một lượng lớn văn bản, mã nguồn và thông tin khác được thu thập từ mạng, nhằm giúp mô hình tự học và nắm vững khả năng giao tiếp cơ bản.
Giai đoạn tinh chỉnh tương tự như giáo dục trong trường học, có những đúng sai, câu trả lời và hướng đi rõ ràng. Thông qua một số tập dữ liệu được xử lý sẵn có và có mục tiêu, chúng ta có thể đào tạo mô hình có khả năng cụ thể.
Do đó, dữ liệu cần thiết cho việc đào tạo AI cũng được chia thành hai loại:
Dữ liệu lớn không cần xử lý nhiều, thường đến từ dữ liệu thu thập từ các nền tảng UGC lớn, cơ sở dữ liệu tài liệu công khai, cơ sở dữ liệu riêng của doanh nghiệp, v.v.
Cần dữ liệu được thiết kế và sàng lọc tinh vi, giống như sách giáo khoa chuyên ngành, cần thực hiện các công việc như làm sạch dữ liệu, sàng lọc, gán nhãn, phản hồi từ con người, v.v.
Hai loại dữ liệu này cấu thành nên chủ thể của lĩnh vực dữ liệu AI. Khi khả năng của mô hình tiếp tục được nâng cao, các dữ liệu huấn luyện tinh vi và chuyên nghiệp hơn sẽ trở thành yếu tố ảnh hưởng chính đến khả năng của mô hình.
Web3 DataFi: Mảnh đất lý tưởng cho dữ liệu AI
So với phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống, Web3 có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực dữ liệu AI, từ đó đã ra đời khái niệm mới DataFi. Lợi thế của Web3 DataFi chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Quyền sở hữu dữ liệu, an ninh và quyền riêng tư được đảm bảo bởi hợp đồng thông minh
Lợi thế địa lý từ kiến trúc phân tán
Lợi thế rõ ràng về khuyến khích và thanh toán của blockchain
Có lợi cho việc xây dựng một thị trường dữ liệu "một cửa" hiệu quả và mở hơn.
Đối với người dùng thông thường, DataFi là dự án AI phi tập trung dễ tham gia nhất. Người dùng không cần ký hợp đồng phức tạp hay đầu tư phần cứng đắt tiền, chỉ cần tham gia thông qua các nhiệm vụ đơn giản như cung cấp dữ liệu, đánh giá mô hình, sử dụng công cụ AI để thực hiện các sáng tạo đơn giản, v.v.
Tiềm năng dự án Web3 DataFi
Hiện tại, nhiều dự án Web3 DataFi đã nhận được khoản tài trợ lớn, cho thấy tiềm năng to lớn của lĩnh vực này. Dưới đây là một số dự án tiêu biểu:
Sahara AI: Cam kết xây dựng hạ tầng siêu tập trung phi tập trung cho AI và thị trường giao dịch.
Yupp: Nền tảng phản hồi mô hình AI, thu thập phản hồi của người dùng về nội dung đầu ra của mô hình.
Vana: Chuyển đổi dữ liệu cá nhân của người dùng thành tài sản số có thể được định giá.
Chainbase: Tập trung vào dữ liệu trên chuỗi, bao phủ hơn 200 chuỗi khối.
Sapien: Được thiết kế để chuyển đổi kiến thức nhân loại thành dữ liệu huấn luyện AI chất lượng cao trên quy mô lớn.
Prisma X: Cam kết trở thành lớp phối hợp mở cho robot, thu thập dữ liệu vật lý là yếu tố then chốt.
Masa: Dự án mạng con hàng đầu trong hệ sinh thái Bittensor, điều hành mạng con dữ liệu và mạng con Agent.
Irys: Tập trung vào lưu trữ và tính toán dữ liệu có thể lập trình.
ORO: Trao quyền cho người bình thường tham gia đóng góp AI.
Gata: Được định vị là lớp dữ liệu phi tập trung, cung cấp nhiều cách tham gia.
Suy nghĩ về dự án hiện tại
Hiện tại, rào cản của những dự án này thường không cao, nhưng một khi đã tích lũy được người dùng và tính gắn kết của hệ sinh thái, lợi thế của nền tảng sẽ nhanh chóng tích lũy. Do đó, các dự án giai đoạn đầu nên tập trung vào các biện pháp khuyến khích và trải nghiệm người dùng.
Đồng thời, các nền tảng dữ liệu này cũng cần xem xét cách quản lý lao động, đảm bảo chất lượng dữ liệu được sản xuất, tránh hiện tượng đồng tiền xấu đuổi đồng tiền tốt. Một số dự án như Sahara và Sapien đã bắt đầu tăng cường quản lý về chất lượng dữ liệu.
Ngoài ra, việc nâng cao tính minh bạch cũng là một vấn đề quan trọng mà các dự án trên chuỗi hiện nay đang phải đối mặt. Nhiều dự án vẫn thiếu dữ liệu công khai và có thể theo dõi đủ, điều này không có lợi cho sự phát triển lâu dài và lành mạnh của Web3 DataFi.
Cuối cùng, việc áp dụng quy mô lớn của DataFi cần thu hút đủ số lượng người tham gia cá nhân và nhận được sự công nhận từ các doanh nghiệp chủ chốt. Một số dự án như Sahara AI và Vana đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này.
DataFi đại diện cho mối quan hệ cộng sinh lâu dài giữa trí tuệ con người và trí tuệ máy móc. Đối với những người đầy kỳ vọng nhưng cũng lo lắng về thời đại AI, tham gia DataFi là một lựa chọn hợp thời.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ReverseFOMOguy
· 3giờ trước
Lại bắt đầu thổi phồng DataFi rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoCross-TalkClub
· 3giờ trước
Ah ha, cuối cùng cũng bắt đầu chơi đùa với mọi người AI đồ ngốc, lần trước Metaverse, lần này lại có câu chuyện mới.
DataFi: Cơ hội mới trong thời đại AI - Web3 dẫn dắt lĩnh vực dữ liệu như thế nào
Từ đường đua dữ liệu AI nhìn vào tiềm năng phát triển của DataFi
Thế giới hiện nay đang trong thời kỳ cạnh tranh toàn cầu để xây dựng các mô hình cơ bản tốt nhất. Mặc dù năng lực tính toán và kiến trúc mô hình rất quan trọng, nhưng thực sự là dữ liệu đào tạo mới là lợi thế cạnh tranh. Bài viết này sẽ bắt đầu từ Scale AI để khám phá tiềm năng của lĩnh vực dữ liệu AI.
Con đường thành công của Scale AI
Scale AI hiện đang được định giá 29 tỷ USD, với các khách hàng bao gồm quân đội Mỹ và nhiều ông lớn AI cạnh tranh. Lĩnh vực kinh doanh cốt lõi của Scale AI là cung cấp một lượng lớn dữ liệu gán nhãn chính xác, và lý do nó có thể nổi bật giữa hàng loạt kỳ lân là vì đã sớm nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu trong ngành công nghiệp AI.
Năng lực tính toán, mô hình, và dữ liệu là ba trụ cột chính của mô hình AI. Trong quá trình phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn, trọng tâm phát triển trong ngành đã trải qua sự chuyển dịch từ mô hình sang năng lực tính toán. Hiện nay, hầu hết các mô hình đã xác định transformer là khung mô hình, và các ông lớn cũng đã giải quyết vấn đề năng lực tính toán thông qua việc tự xây dựng cụm siêu máy tính hoặc ký kết các thỏa thuận dài hạn với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Trong bối cảnh này, tầm quan trọng của dữ liệu ngày càng nổi bật.
Scale AI không chỉ tập trung vào việc khai thác dữ liệu hiện có mà còn hướng đến các hoạt động tạo dữ liệu lâu dài hơn. Họ thành lập các đội ngũ đào tạo AI gồm các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau để cung cấp dữ liệu đào tạo chất lượng cao hơn cho việc huấn luyện mô hình AI.
Hai giai đoạn huấn luyện mô hình AI
Việc đào tạo mô hình AI được chia thành hai phần: tiền đào tạo và tinh chỉnh.
Giai đoạn tiền huấn luyện tương tự như quá trình trẻ sơ sinh học nói của con người. Chúng ta cần cung cấp cho mô hình AI một lượng lớn văn bản, mã nguồn và thông tin khác được thu thập từ mạng, nhằm giúp mô hình tự học và nắm vững khả năng giao tiếp cơ bản.
Giai đoạn tinh chỉnh tương tự như giáo dục trong trường học, có những đúng sai, câu trả lời và hướng đi rõ ràng. Thông qua một số tập dữ liệu được xử lý sẵn có và có mục tiêu, chúng ta có thể đào tạo mô hình có khả năng cụ thể.
Do đó, dữ liệu cần thiết cho việc đào tạo AI cũng được chia thành hai loại:
Dữ liệu lớn không cần xử lý nhiều, thường đến từ dữ liệu thu thập từ các nền tảng UGC lớn, cơ sở dữ liệu tài liệu công khai, cơ sở dữ liệu riêng của doanh nghiệp, v.v.
Cần dữ liệu được thiết kế và sàng lọc tinh vi, giống như sách giáo khoa chuyên ngành, cần thực hiện các công việc như làm sạch dữ liệu, sàng lọc, gán nhãn, phản hồi từ con người, v.v.
Hai loại dữ liệu này cấu thành nên chủ thể của lĩnh vực dữ liệu AI. Khi khả năng của mô hình tiếp tục được nâng cao, các dữ liệu huấn luyện tinh vi và chuyên nghiệp hơn sẽ trở thành yếu tố ảnh hưởng chính đến khả năng của mô hình.
Web3 DataFi: Mảnh đất lý tưởng cho dữ liệu AI
So với phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống, Web3 có lợi thế tự nhiên trong lĩnh vực dữ liệu AI, từ đó đã ra đời khái niệm mới DataFi. Lợi thế của Web3 DataFi chủ yếu thể hiện ở một số khía cạnh sau:
Đối với người dùng thông thường, DataFi là dự án AI phi tập trung dễ tham gia nhất. Người dùng không cần ký hợp đồng phức tạp hay đầu tư phần cứng đắt tiền, chỉ cần tham gia thông qua các nhiệm vụ đơn giản như cung cấp dữ liệu, đánh giá mô hình, sử dụng công cụ AI để thực hiện các sáng tạo đơn giản, v.v.
Tiềm năng dự án Web3 DataFi
Hiện tại, nhiều dự án Web3 DataFi đã nhận được khoản tài trợ lớn, cho thấy tiềm năng to lớn của lĩnh vực này. Dưới đây là một số dự án tiêu biểu:
Sahara AI: Cam kết xây dựng hạ tầng siêu tập trung phi tập trung cho AI và thị trường giao dịch.
Yupp: Nền tảng phản hồi mô hình AI, thu thập phản hồi của người dùng về nội dung đầu ra của mô hình.
Vana: Chuyển đổi dữ liệu cá nhân của người dùng thành tài sản số có thể được định giá.
Chainbase: Tập trung vào dữ liệu trên chuỗi, bao phủ hơn 200 chuỗi khối.
Sapien: Được thiết kế để chuyển đổi kiến thức nhân loại thành dữ liệu huấn luyện AI chất lượng cao trên quy mô lớn.
Prisma X: Cam kết trở thành lớp phối hợp mở cho robot, thu thập dữ liệu vật lý là yếu tố then chốt.
Masa: Dự án mạng con hàng đầu trong hệ sinh thái Bittensor, điều hành mạng con dữ liệu và mạng con Agent.
Irys: Tập trung vào lưu trữ và tính toán dữ liệu có thể lập trình.
ORO: Trao quyền cho người bình thường tham gia đóng góp AI.
Gata: Được định vị là lớp dữ liệu phi tập trung, cung cấp nhiều cách tham gia.
Suy nghĩ về dự án hiện tại
Hiện tại, rào cản của những dự án này thường không cao, nhưng một khi đã tích lũy được người dùng và tính gắn kết của hệ sinh thái, lợi thế của nền tảng sẽ nhanh chóng tích lũy. Do đó, các dự án giai đoạn đầu nên tập trung vào các biện pháp khuyến khích và trải nghiệm người dùng.
Đồng thời, các nền tảng dữ liệu này cũng cần xem xét cách quản lý lao động, đảm bảo chất lượng dữ liệu được sản xuất, tránh hiện tượng đồng tiền xấu đuổi đồng tiền tốt. Một số dự án như Sahara và Sapien đã bắt đầu tăng cường quản lý về chất lượng dữ liệu.
Ngoài ra, việc nâng cao tính minh bạch cũng là một vấn đề quan trọng mà các dự án trên chuỗi hiện nay đang phải đối mặt. Nhiều dự án vẫn thiếu dữ liệu công khai và có thể theo dõi đủ, điều này không có lợi cho sự phát triển lâu dài và lành mạnh của Web3 DataFi.
Cuối cùng, việc áp dụng quy mô lớn của DataFi cần thu hút đủ số lượng người tham gia cá nhân và nhận được sự công nhận từ các doanh nghiệp chủ chốt. Một số dự án như Sahara AI và Vana đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này.
DataFi đại diện cho mối quan hệ cộng sinh lâu dài giữa trí tuệ con người và trí tuệ máy móc. Đối với những người đầy kỳ vọng nhưng cũng lo lắng về thời đại AI, tham gia DataFi là một lựa chọn hợp thời.