Budoucnost za LLM: Proč jsou klíčem malé modely a dobrá data? 】 V posledních dvou letech se LLM (velké jazykové modely) staly synonymem pro svět umělé inteligence, přičemž všichni od GPT po Claude, Gemini po Llama soutěží o počet parametrů, emergenci a limity inference. S tím, jak se technologické šílenství vrací k ochlazování, se však objevuje nový trend, kdy se malé jazykové modely (SLM) a vysoce kvalitní data stávají skutečným středem zájmu další fáze evoluce umělé inteligence. Tento článek se znovu podívá na klíčovou roli, kterou v tomto trendu hraje OpenLedger, a zamyslí se nad konkurenčními kryptoměnami v "post-LLM éře". 1. Úzké hrdlo velkých modelů: ne čím větší parametry, tím lépe Není pochyb o tom, že velké modely zahájily novou éru umělé inteligence. Jak se však LLM dále skládají a rozšiřují, stává se zjevnějšími několik úzkých hrdel: (1) Náklady na odvozování jsou příliš vysoké: velké modely obecně vyžadují drahé výpočetní zdroje, které nejsou vhodné pro nasazení na okraji sítě nebo vysokofrekvenční volání; (2) Pomalá rychlost odezvy: zejména ve složitých scénářích uvažování nebo zpracování dlouhého kontextu dochází ke zpožděním a neefektivitě; (3) Dilema "průměru": velké modely usilují o všestrannost, ale postrádají schopnost přesně reagovat na problémy ve vertikální oblasti; (4) Data nejsou dohledatelná: Data použitá v procesu trénování modelu jsou často smíšená, se zaujatostí, zneužitím a neprůhledností. Tyto problémy nejen omezují rozsáhlou implementaci LLM, ale také poskytují průlom pro SLM a inovační systémy založené na datech. Za druhé, výhody éry malých modelů: lehké, profesionální, ovladatelné Vzestup SLM není náhodný, ale odraz neekonomické a nespolehlivé povahy velkých modelů. V několika reálných scénářích vykazuje SLM následující výhody: (1) Přizpůsobitelné: Lze jej doladit podle konkrétních úkolů (jako je zákaznický servis, transakce, překlad atd.) a výkon je více zaměřený; (2) Nízké náklady: Režie odvozování je menší a je vhodná pro nasazení na místních, mobilních telefonech nebo okrajových uzlech. (3) Silná kontrolovatelnost: proces školení je kratší a použitý zdroj dat lze jasně zaznamenat, což přispívá k sledovatelnosti a dodržování předpisů; (4) Decentralizované nasazení: Je snazší jej začlenit do prostředí Web3 a vytvořit tak síť volatelných a auditovatelných modelů v řetězci. Tento trend je také hluboce v souladu s filozofií designu OpenLedger. 3. Pozice OpenLedger: Znovuobjevení paradigmatu modelu s "dobrými daty". OpenLedger přímo nekonkuruje modelové vrstvě LLM, ale rozhodl se refaktorovat datové systémy zdola nahoru, aby sloužily vzestupu SLM. Jeho základní logika je: (1) Učinit data "cennými": Prostřednictvím mechanismu PoA a sítě Datanets poskytuje důvěryhodná, sledovatelná a obchodovatelná datová aktiva pro modely AI; (2) Podporujte otevřenost modelu: Placený režim AI umožňuje vyvolání SLM a připojení k úkolům a příjmy jsou rozděleny podle využití; (3) Pobídky za skutečné příspěvky: Prostřednictvím systému reputace a motivačního mechanismu jsou vázány zájmy producentů dat, vývojářů modelů a volajících. To znamená, že OpenLedger buduje otevřený ekosystém kolem "malý model + dobrá data", který poskytuje strukturální doplněk pro éru po LLM. Za čtvrté, obraz budoucnosti: od "velkého a komplexního" k "malému a specializovanému" Dá se předpokládat, že budoucnost umělé inteligence nebude univerzálním modelem, ale sítí "miniaturních inteligentních jednotek", které se budou točit kolem scénářů. Tyto malé modely: (1) Připojit se k vysoce kvalitním zdrojům dat, spíše než se spoléhat na zachycení internetového šumu; (2) ověřit proces školení a historii hovorů prostřednictvím mechanismu on-chain pro zvýšení důvěryhodnosti; (3) Propojení s různými aplikačními protokoly (DeFi, GameFi, sociální sítě atd.) za účelem vytvoření vrstvy nástrojů Web3 řízené umělou inteligencí. OpenLedger buduje infrastrukturu pro tento trend: není to v objemových parametrech, ale ve svazkových "mechanismech rozpoznávání hodnoty dat" a "modelu distribuce pobídek", což je v podstatě veřejná platforma, která poskytuje důvěryhodnou půdu pro modely AI. Ambicí OpenLedgeru není vytvořit další GPT, ale poskytnout základní podporu pro tok dat, uznání reputace a pobídky pro další generaci SLM. Mimo staré paradigma "parametry jsou moc" se snaží odpovědět na zásadnější otázku: "Kdo může poskytnout věrohodnou půdu pro budoucnost umělé inteligence?" V novém cyklu, kdy modely již nejsou všemocné a data jsou kritická, je OpenLedger ve správném narativním inflexním bodě. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #全面拆解OpenLedger系列