【De toekomst voorbij LLM: Waarom kleine modellen en goede data de sleutel zijn?】 In de afgelopen twee jaar zijn LLM's (grote taalmodellen) synoniem geworden met de AI-wereld, van GPT tot Claude, van Gemini tot Llama, waarbij bedrijven strijden om het aantal parameters, opkomende capaciteiten en redeneringslimieten. Maar nu de technologische hype afneemt, komt er een nieuwe trend naar voren: kleine modellen (Small Language Model, SLM) en hoogwaardige data worden de echte focus van de volgende fase van AI-evolutie. Dit artikel zal vanuit deze trend opnieuw kijken naar de sleutelrol die OpenLedger hierin speelt en nadenken over de competitieve code van het "post-LLM tijdperk". 1. De beperkingen van grote modellen: niet groter is beter Er is geen twijfel dat grote modellen een nieuw tijdperk voor AI hebben geopend. Maar naarmate LLM's verder worden gestapeld en uitgebreid, worden verschillende beperkingen steeds duidelijker: (1) Hoge redeneringskosten: grote modellen vereisen over het algemeen dure rekenkracht, wat ze ongeschikt maakt voor edge-deployment of frequente oproepen; (2) Langzame responstijd: vooral in complexe redenerings- of lange contextverwerkingsscenario's zijn er vertragingen en inefficiëntie; (3) De "gemiddelde" dilemma: grote modellen streven naar universaliteit, maar missen de precisie in het beantwoorden van verticale domeinproblemen; (4) Data niet traceerbaar: de data die tijdens het modeltrainingsproces worden gebruikt, zijn vaak onduidelijk, met vooroordelen, misbruik en ondoorzichtigheid. Deze problemen beperken niet alleen de grootschalige implementatie van LLM's, maar bieden ook een doorbraak voor SLM's en datagestuurde innovatieve systemen. 2. Voordelen van het tijdperk van kleine modellen: lichtgewicht, gespecialiseerd, controleerbaar De opkomst van SLM's is geen toeval, maar een reflectie op de onbetaalbaarheid en onbetrouwbaarheid van grote modellen. In verschillende praktische scenario's tonen SLM's de volgende voordelen: (1) Aanpasbaar: kan worden afgestemd op specifieke taken (zoals klantenservice, handel, vertaling, enz.) voor meer gerichte prestaties; (2) Lage kosten: lagere redeneringskosten, geschikt voor lokale, mobiele of edge-node implementaties; (3) Sterke controleerbaarheid: kortere trainingsprocessen, met duidelijke registratie van de gebruikte gegevensbronnen, wat gunstig is voor traceerbaarheid en naleving; (4) Gedecentraliseerde implementatie: gemakkelijker te integreren in Web3-omgevingen, waardoor een op de blockchain aanroepbaar en controleerbaar modelnetwerk ontstaat. Deze trend sluit ook diep aan bij de ontwerpprincipes van OpenLedger. 3. De positie van OpenLedger: het modelparadigma herstructureren met "goede data" OpenLedger concurreert niet direct op het niveau van LLM-modellen, maar kiest ervoor om het datasysteem van de grond af opnieuw op te bouwen, ter ondersteuning van de opkomst van SLM's. De kernlogica is: (1) Data "waardevol maken": door middel van het PoA-mechanisme en het Datanets-netwerk betrouwbare, traceerbare, verhandelbare data-assets voor AI-modellen bieden; (2) Openheid van modellen aanmoedigen: het Payable AI-model maakt SLM's oproepbaar en toegankelijk voor taken, met opbrengstverdeling op basis van gebruik; (3) Echte bijdragen stimuleren: door middel van een reputatiesysteem en stimulansmechanismen de belangen van dataproducten, modelontwikkelaars en gebruikers aan elkaar binden. Dit betekent dat OpenLedger een open ecosysteem bouwt rond "kleine modellen + goede data", wat een structurele aanvulling biedt voor het post-LLM tijdperk. 4. Toekomstvisie: van "groot en compleet" naar "klein en gespecialiseerd" Het is te verwachten dat de toekomst van AI niet alleen zal bestaan uit een groot model dat alles opslokt, maar uit een netwerk van "micro-intelligente eenheden" die zich rond verschillende scenario's ontwikkelen. Deze kleine modellen zullen: (1) Verbinden met hoogwaardige gegevensbronnen, in plaats van afhankelijk te zijn van het verzamelen van internetruis; (2) Hun trainingsprocessen en oproepgeschiedenis verifiëren via blockchainmechanismen, wat de geloofwaardigheid vergroot; (3) Interactie aangaan met verschillende applicatieprotocollen (DeFi, GameFi, sociale netwerken, enz.) om een AI-gedreven Web3-toollaag te bouwen. OpenLedger bouwt de infrastructuur voor deze trend: het draait niet om het verhogen van parameters, maar om het verhogen van de "datawaarderingsmechanismen" en "stimulansverdelingsmodellen", wat in wezen een openbaar platform biedt dat betrouwbare grond voor AI-modellen biedt. De ambitie van OpenLedger ligt niet in het creëren van de volgende GPT, maar in het bieden van onderliggende ondersteuning voor de volgende generatie SLM's met datastromen, reputatieherkenning en stimulansmechanismen. Buiten het oude paradigma van "parameters zijn macht" probeert het een fundamenteler vraag te beantwoorden: "Wie kan betrouwbare grond voor de toekomst van AI bieden?" In een nieuwe cyclus waarin modellen niet meer almachtig zijn en data cruciaal wordt, staat OpenLedger op het juiste narratieve keerpunt.