【O futuro além dos LLM: por que pequenos modelos e bons dados são a chave?】 Nos últimos dois anos, os LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala) tornaram-se sinônimo no mundo da IA, desde o GPT até o Claude, do Gemini ao Llama, todos competindo em quantidade de parâmetros, capacidade emergente e limites de raciocínio. Mas quando a onda tecnológica retorna à calma, uma nova tendência começa a emergir - pequenos modelos (Small Language Model, SLM) e dados de alta qualidade estão se tornando o verdadeiro foco da próxima fase da evolução da IA. Este artigo irá, a partir dessa tendência, reexaminar o papel crucial que a OpenLedger desempenha e refletir sobre o código de competição na era pós-LLM. I. Os limites dos grandes modelos: não é porque os parâmetros são maiores que são melhores Sem dúvida, os grandes modelos abriram uma nova era para a IA. Mas à medida que os LLM se acumulam e se expandem, vários limites se tornam cada vez mais evidentes: (1) Custo de raciocínio muito alto: grandes modelos geralmente requerem recursos computacionais caros, não sendo adequados para implantação em borda ou chamadas de alta frequência; (2) Velocidade de resposta lenta: especialmente em cenários de raciocínio complexo ou processamento de longos contextos, há atrasos e ineficiências; (3) O dilema do "nível médio": grandes modelos buscam generalidade, mas carecem de capacidade de resposta precisa a questões de nicho; (4) Dados não rastreáveis: os dados utilizados durante o treinamento do modelo muitas vezes são confusos, apresentando preconceitos, abusos e falta de transparência. Esses problemas não apenas limitam a implementação em larga escala dos LLM, mas também oferecem uma oportunidade para a inovação baseada em SLM e sistemas orientados a dados. II. As vantagens da era dos pequenos modelos: leve, especializado e controlável O surgimento do SLM não é acidental, mas uma reflexão sobre a ineficiência e a falta de confiabilidade dos grandes modelos. Em vários cenários práticos, o SLM demonstra as seguintes vantagens: (1) Personalizável: pode ser ajustado em torno de tarefas específicas (como atendimento ao cliente, transações, traduções, etc.), com desempenho mais focado; (2) Baixo custo: o custo de raciocínio é menor, adequado para implantação local, em smartphones ou em nós de borda; (3) Alta controlabilidade: o processo de treinamento é mais curto, permitindo um registro claro das fontes de dados utilizadas, facilitando rastreamento e conformidade; (4) Implantação descentralizada: mais fácil de integrar em ambientes Web3, formando uma rede de modelos que podem ser chamados e auditados na blockchain. Essa tendência também se alinha profundamente com a filosofia de design da OpenLedger. III. A posição da OpenLedger: remodelando o paradigma dos modelos com "bons dados" A OpenLedger não compete diretamente na camada de modelos dos LLM, mas escolhe reconstruir o sistema de dados a partir da base, servindo ao surgimento do SLM. Sua lógica central é: (1) Fazer os dados "terem valor": através do mecanismo PoA e da rede Datanets, fornecendo ativos de dados confiáveis, rastreáveis e negociáveis para modelos de IA; (2) Incentivar a abertura dos modelos: o modelo Payable AI permite que o SLM seja chamado e integrado a tarefas, enquanto distribui receitas com base no uso; (3) Incentivar contribuições reais: através de um sistema de reputação e mecanismos de incentivo, vinculando os interesses de produtores de dados, desenvolvedores de modelos e usuários. Isso significa que a OpenLedger está construindo um ecossistema aberto em torno de "pequenos modelos + bons dados", fornecendo um complemento estrutural para a era pós-LLM. IV. O cenário futuro: da abordagem "grande e abrangente" para "pequena e especializada" É previsível que a IA do futuro não será dominada por um único grande modelo, mas sim uma rede de "unidades inteligentes micro" que se desenvolvem em torno de cenários. Esses pequenos modelos irão: (1) Conectar-se a fontes de dados de alta qualidade, em vez de depender de ruídos da internet; (2) Validar seu processo de treinamento e histórico de chamadas através de mecanismos na blockchain, aumentando a credibilidade; (3) Formar interações com diferentes protocolos de aplicação (DeFi, GameFi, social, etc.), construindo uma camada de ferramentas Web3 impulsionadas por IA. A OpenLedger está construindo a infraestrutura para essa tendência: não está apenas competindo em parâmetros, mas sim em "mecanismos de avaliação de valor de dados" e "modelos de distribuição de incentivos", essencialmente fornecendo uma plataforma pública que oferece solo confiável para modelos de IA. A ambição da OpenLedger não é criar o próximo GPT, mas sim fornecer suporte de base para a próxima geração de SLM em termos de fluxo de dados, reconhecimento de reputação e mecanismos de incentivo. Fora do antigo paradigma de "parâmetros são poder", ela tenta responder a uma questão mais essencial: "Quem pode fornecer solo confiável para o futuro da IA?" Na nova fase em que os modelos não são mais onipotentes e os dados se tornam a chave, a OpenLedger está posicionada no ponto de inflexão narrativo correto. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #Análise Completa da Série OpenLedger