【Il futuro oltre i LLM: perché i modelli piccoli e i dati di qualità sono la chiave?】 Negli ultimi due anni, i LLM (modelli di linguaggio di grandi dimensioni) sono diventati sinonimo del mondo dell'AI, da GPT a Claude, da Gemini a Llama, tutte le aziende si sono sfidate in termini di numero di parametri, capacità emergenti e limiti di inferenza. Ma quando l'euforia tecnologica torna alla calma, una nuova tendenza sta emergendo: i modelli piccoli (Small Language Model, SLM) e i dati di alta qualità stanno diventando il vero fulcro della prossima fase di evoluzione dell'AI. Questo articolo partirà da questa tendenza per riesaminare il ruolo chiave di OpenLedger e riflettere sul codice della competizione nell'era post-LLM. 1. I limiti dei modelli grandi: non è detto che più parametri siano meglio Senza dubbio, i modelli grandi hanno aperto una nuova era per l'AI. Ma con l'ulteriore accumulo e espansione dei LLM, diversi limiti sono diventati sempre più evidenti: (1) Costi di inferenza troppo elevati: i modelli grandi richiedono generalmente risorse computazionali costose, non adatte per il deployment edge o per chiamate ad alta frequenza; (2) Velocità di risposta lenta: soprattutto in scenari di inferenza complessa o gestione di contesti lunghi, ci sono ritardi e inefficienze; (3) La trappola del "livello medio": i modelli grandi puntano alla generalità, ma mancano di capacità di risposta precisa a problemi di nicchia; (4) Dati non tracciabili: i dati utilizzati durante il processo di addestramento del modello sono spesso confusi, con problemi di pregiudizio, abuso e mancanza di trasparenza. Questi problemi non solo limitano l'implementazione su larga scala dei LLM, ma offrono anche un'opportunità per l'innovazione dei SLM e dei sistemi guidati dai dati. 2. I vantaggi dell'era dei modelli piccoli: leggeri, specializzati, controllabili L'emergere degli SLM non è casuale, ma è una riflessione sull'inefficienza e sull'affidabilità dei modelli grandi. In diversi scenari pratici, gli SLM mostrano i seguenti vantaggi: (1) Personalizzabili: possono essere ottimizzati per compiti specifici (come assistenza clienti, trading, traduzione, ecc.), con prestazioni più focalizzate; (2) Basso costo: i costi di inferenza sono inferiori, adatti per il deployment locale, su smartphone o nodi edge; (3) Alta controllabilità: il processo di addestramento è più breve, con una chiara registrazione delle fonti dei dati utilizzati, utile per la tracciabilità e la conformità; (4) Deployment decentralizzato: più facile da integrare in ambienti Web3, formando una rete di modelli richiamabili e auditabili on-chain. Questa tendenza si allinea profondamente con la filosofia di design di OpenLedger. 3. La posizione di OpenLedger: rimodellare il paradigma dei modelli con "buoni dati" OpenLedger non compete direttamente a livello di modelli LLM, ma sceglie di ricostruire il sistema dei dati a livello fondamentale, servendo l'emergere degli SLM. La sua logica centrale è: (1) Rendere i dati "preziosi": attraverso il meccanismo PoA e la rete Datanets, fornire dati affidabili, tracciabili e commerciabili per i modelli AI; (2) Incoraggiare l'apertura dei modelli: il modello Payable AI consente agli SLM di essere richiamati e integrati in compiti, distribuendo i guadagni in base all'uso; (3) Incentivare i contributi reali: attraverso un sistema di reputazione e meccanismi di incentivazione, legare gli interessi dei produttori di dati, degli sviluppatori di modelli e degli utilizzatori. Ciò significa che OpenLedger sta costruendo un ecosistema aperto attorno a "modelli piccoli + buoni dati", fornendo un complemento strutturale per l'era post-LLM. 4. Prospettive future: da "grande e completo" a "piccolo e specializzato" È prevedibile che l'AI futura non sarà dominata da un solo grande modello, ma sarà una rete di "unità intelligenti micro" focalizzate su scenari specifici. Questi modelli piccoli: (1) Si collegheranno a fonti di dati di alta qualità, piuttosto che basarsi sul rumore di Internet; (2) Verificheranno il loro processo di addestramento e la storia delle chiamate attraverso meccanismi on-chain, aumentando la loro credibilità; (3) Si interagiranno con diversi protocolli applicativi (DeFi, GameFi, social, ecc.) per costruire uno strato di strumenti Web3 guidati dall'AI. OpenLedger sta costruendo l'infrastruttura per questa tendenza: non sta solo accumulando parametri, ma sta accumulando "meccanismi di valutazione del valore dei dati" e "modelli di distribuzione degli incentivi", essenzialmente fornendo una piattaforma pubblica che offre un terreno affidabile per i modelli AI. L'ambizione di OpenLedger non è creare il prossimo GPT, ma fornire supporto fondamentale per la prossima generazione di SLM in termini di flusso di dati, riconoscimento della reputazione e meccanismi di incentivazione. Al di fuori del vecchio paradigma in cui "i parametri sono potere", cerca di rispondere a una domanda più essenziale: "Chi può fornire un terreno affidabile per il futuro dell'AI?" In un nuovo ciclo in cui i modelli non sono più onnipotenti e i dati diventano cruciali, OpenLedger si trova al giusto punto di svolta narrativo. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #AnalisiCompletaDiOpenLedger