Masa Depan Melampaui LLM: Mengapa Model Kecil dan Data yang Baik Adalah Kuncinya? 】 Dalam dua tahun terakhir, LLM (model bahasa besar) telah menjadi identik dengan dunia AI, dengan semua orang mulai dari GPT hingga Claude, Gemini hingga Llama, bersaing untuk jumlah parameter, kemunculan, dan batas inferensi. Tetapi ketika hiruk-pikuk teknologi kembali dingin, tren baru muncul—di mana model bahasa kecil (SLM) dan data berkualitas tinggi menjadi fokus nyata dari fase evolusi AI berikutnya. Artikel ini akan melihat kembali peran kunci yang dimainkan OpenLedger dalam tren ini dan memikirkan cryptocurrency yang bersaing di "era pasca-LLM". 1. Kemacetan model besar: tidak semakin besar parameternya, semakin baik Tidak ada keraguan bahwa model besar telah mengantarkan era baru AI. Namun, karena LLM semakin ditumpuk dan diperluas, beberapa kemacetan menjadi lebih jelas: (1) Biaya inferensi terlalu tinggi: model besar umumnya membutuhkan sumber daya komputasi yang mahal, yang tidak cocok untuk penyebaran edge atau panggilan frekuensi tinggi; (2) Kecepatan respons lambat: terutama dalam penalaran kompleks atau skenario pemrosesan konteks panjang, ada penundaan dan inefisiensi; (3) Dilema "rata-rata": model besar mengejar keserbagunaan tetapi tidak memiliki kemampuan untuk secara akurat menanggapi masalah domain vertikal; (4) Data tidak dapat dilacak: Data yang digunakan dalam proses pelatihan model sering bercampur, dengan bias, penyalahgunaan, dan ketidakjelasan. Isu-isu ini tidak hanya membatasi implementasi LLM skala besar, tetapi juga memberikan terobosan untuk SLM dan sistem inovasi berbasis data. Kedua, keuntungan dari era model kecil: ringan, profesional, dapat dikontrol Munculnya SLM bukan kebetulan, tetapi cerminan dari sifat model besar yang tidak ekonomis dan tidak dapat diandalkan. Dalam beberapa skenario dunia nyata, SLM menunjukkan keunggulan berikut: (1) Dapat disesuaikan: Dapat disesuaikan dengan tugas tertentu (seperti layanan pelanggan, transaksi, terjemahan, dll.), dan kinerjanya lebih fokus; (2) Biaya rendah: Overhead inferensi lebih kecil, dan cocok untuk penerapan di lokal, ponsel, atau node tepi. (3) Pengendalian yang kuat: proses pelatihan lebih pendek, dan sumber data yang digunakan dapat direkam dengan jelas, yang kondusif untuk ketertelusuran dan kepatuhan; (4) Penyebaran terdesentralisasi: Lebih mudah untuk disematkan di lingkungan Web3 untuk membentuk jaringan model yang dapat dipanggil dan diaudit pada rantai. Tren ini juga sangat selaras dengan filosofi desain OpenLedger. 3. Posisi OpenLedger: Menemukan kembali paradigma model dengan "data yang baik". OpenLedger tidak secara langsung bersaing dengan lapisan model LLM, tetapi memilih untuk memfaktorkan ulang sistem data dari bawah ke atas untuk melayani kebangkitan SLM. Logika intinya adalah: (1) Jadikan data "berharga": Melalui mekanisme PoA dan jaringan Datanets, data menyediakan aset data yang tepercaya, dapat dilacak, dan dapat diperdagangkan untuk model AI; (2) Mendorong keterbukaan model: Mode AI yang dapat dibayar memungkinkan SLM dipanggil dan dihubungkan ke tugas, dan pendapatan didistribusikan sesuai dengan penggunaan; (3) Insentif untuk kontribusi nyata: Melalui sistem reputasi dan mekanisme insentif, kepentingan produsen data, pengembang model, dan penelepon terikat. Ini berarti bahwa OpenLedger sedang membangun ekosistem terbuka di sekitar "model kecil + data yang baik", yang memberikan suplemen struktural untuk era pasca-LLM. Keempat, gambaran masa depan: dari "besar dan komprehensif" menjadi "kecil dan terspesialisasi" Dapat diperkirakan bahwa masa depan AI tidak akan menjadi model satu ukuran untuk semua, tetapi jaringan "unit cerdas miniatur" yang berputar di sekitar skenario. Model kecil ini akan: (1) Terhubung dengan sumber data berkualitas tinggi, daripada mengandalkan penangkapan kebisingan Internet; (2) memverifikasi proses pelatihan dan riwayat panggilan melalui mekanisme on-chain untuk meningkatkan kredibilitas; (3) Keterkaitan dengan protokol aplikasi yang berbeda (DeFi, GameFi, jejaring sosial, dll.) untuk membangun lapisan alat Web3 berbasis AI. OpenLedger sedang membangun infrastruktur untuk tren ini: itu bukan dalam parameter volume, tetapi dalam volume "mekanisme pengenalan nilai data" dan "model distribusi insentif", yang pada dasarnya merupakan platform publik yang menyediakan tanah tepercaya untuk model AI. Ambisi OpenLedger bukanlah untuk membuat GPT berikutnya, tetapi untuk memberikan dukungan yang mendasari aliran data, pengenalan reputasi, dan insentif untuk SLM generasi berikutnya. Di luar paradigma lama "parameter adalah kekuatan", ia mencoba menjawab pertanyaan yang lebih mendasar: "Siapa yang dapat memberikan landasan yang kredibel untuk masa depan AI?" Dalam siklus baru di mana model tidak lagi mahakuasa dan data sangat penting, OpenLedger berada pada titik infleksi naratif yang tepat. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #全面拆解OpenLedger系列