O futuro além dos LLMs: por que pequenos modelos e bons dados são a chave? 】 Nos últimos dois anos, os LLMs (grandes modelos de linguagem) tornaram-se sinônimos do mundo da IA, com todos, de GPT a Claude, de Gêmeos a Lhama, competindo pelo número de parâmetros, emergência e limites de inferência. Mas, à medida que o frenesi da tecnologia volta a esfriar, uma nova tendência está surgindo – onde pequenos modelos de linguagem (SLMs) e dados de alta qualidade estão se tornando o foco real da próxima fase da evolução da IA. Este artigo dará uma nova olhada no papel fundamental que o OpenLedger desempenha nessa tendência e pensará em criptomoedas concorrentes na "era pós-LLM". 1. O gargalo de modelos grandes: não quanto maiores os parâmetros, melhor Não há dúvida de que os grandes modelos deram início a uma nova era da IA. No entanto, à medida que os LLMs são empilhados e expandidos, vários gargalos se tornam mais aparentes: (1) O custo de inferência é muito alto: modelos grandes geralmente exigem recursos de computação caros, que não são adequados para implantação de borda ou chamadas de alta frequência; (2) Velocidade de resposta lenta: especialmente em cenários de raciocínio complexo ou processamento de contexto longo, há atrasos e ineficiência; (3) O dilema da "média": grandes modelos buscam versatilidade, mas não têm a capacidade de responder com precisão a problemas de domínio vertical; (4) Os dados não são rastreáveis: os dados usados no processo de treinamento do modelo são frequentemente mistos, com viés, abuso e opacidade. Essas questões não apenas limitam a implementação em larga escala de LLMs, mas também fornecem um avanço para SLM e sistemas de inovação orientados por dados. Em segundo lugar, as vantagens da era do modelo pequeno: leve, profissional, controlável A ascensão do SLM não é acidental, mas um reflexo da natureza antieconômica e não confiável dos modelos grandes. Em vários cenários do mundo real, o SLM apresenta as seguintes vantagens: (1) Personalizável: Pode ser ajustado em torno de tarefas específicas (como atendimento ao cliente, transações, tradução, etc.), e o desempenho é mais focado; (2) Baixo custo: A sobrecarga de inferência é menor e é adequada para implantação em nós locais, celulares ou de borda. (3) Forte controlabilidade: o processo de treinamento é mais curto e a fonte de dados utilizada pode ser registrada com clareza, o que é propício à rastreabilidade e conformidade; (4) Implantação descentralizada: É mais fácil incorporar no ambiente Web3 para formar uma rede de modelos chamáveis e auditáveis na cadeia. Essa tendência também está profundamente alinhada com a filosofia de design do OpenLedger. 3. Posição do OpenLedger: Reinventar o paradigma do modelo com "bons dados". O OpenLedger não compete diretamente com a camada de modelo de LLMs, mas opta por refatorar os sistemas de dados de baixo para cima para atender à ascensão do SLM. Sua lógica central é: (1) Tornar os dados "valiosos": por meio do mecanismo PoA e da rede Datanets, ele fornece ativos de dados confiáveis, rastreáveis e negociáveis para modelos de IA; (2) Incentive a abertura do modelo: o modo de IA pagável permite que o SLM seja invocado e conectado às tarefas, e a receita é distribuída de acordo com o uso; (3) Incentivos para contribuições reais: Por meio do sistema de reputação e do mecanismo de incentivo, os interesses dos produtores de dados, desenvolvedores de modelos e chamadores estão vinculados. Isso significa que o OpenLedger está construindo um ecossistema aberto em torno de "modelo pequeno + bons dados", que fornece um suplemento estrutural para a era pós-LLM. Em quarto lugar, o quadro futuro: de "grande e abrangente" a "pequeno e especializado" É previsível que o futuro da IA não seja um modelo único, mas uma rede de "unidades inteligentes em miniatura" que giram em torno de cenários. Esses pequenos modelos irão: (1) Conecte-se com fontes de dados de alta qualidade, em vez de depender da captura de ruído da Internet; (2) verificar o processo de treinamento e o histórico de chamadas por meio do mecanismo on-chain para aumentar a credibilidade; (3) Ligação com diferentes protocolos de aplicativos (DeFi, GameFi, redes sociais, etc.) para construir uma camada de ferramentas Web3 orientada por IA. A OpenLedger está construindo a infraestrutura para essa tendência: não está nos parâmetros de volume, mas no volume "mecanismo de reconhecimento de valor de dados" e "modelo de distribuição de incentivos", que é essencialmente uma plataforma pública que fornece um solo confiável para modelos de IA. A ambição da OpenLedger não é fazer o próximo GPT, mas fornecer o suporte subjacente para o fluxo de dados, reconhecimento de reputação e incentivos para a próxima geração de SLMs. Fora do antigo paradigma de "parâmetros são poder", ele tenta responder a uma pergunta mais fundamental: "Quem pode fornecer um terreno confiável para o futuro da IA?" Em um novo ciclo em que os modelos não são mais onipotentes e os dados são críticos, o OpenLedger está no ponto de inflexão narrativa certo. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #全面拆解OpenLedger系列