Viitorul dincolo de LLM-uri: De ce modelele mici și datele bune sunt cheia? 】 În ultimii doi ani, LLM-urile (modele lingvistice mari) au devenit sinonime cu lumea AI, cu toată lumea, de la GPT la Claude, Gemini la Llama, concurând pentru numărul de parametri, emergenza și limitele de inferență. Dar, pe măsură ce frenezia tehnologică revine la rece, apare o nouă tendință – în care modelele de limbaj mic (SLM) și datele de înaltă calitate devin adevăratul punct central al următoarei faze a evoluției AI. Acest articol va arunca o privire nouă asupra rolului cheie pe care OpenLedger îl joacă în această tendință și se va gândi la criptomonedele concurente în "era post-LLM". 1. Blocajul modelelor mari: cu cât parametrii sunt mai mari, cu atât mai bine Nu există nicio îndoială că modelele mari au inaugurat o nouă eră a AI. Cu toate acestea, pe măsură ce LLM-urile sunt stivuite și extinse în continuare, mai multe blocaje devin mai evidente: (1) Costul de inferență este prea mare: modelele mari necesită, în general, resurse de calcul scumpe, care nu sunt potrivite pentru implementarea la margine sau apeluri de înaltă frecvență; (2) Viteza de răspuns lentă: în special în raționamente complexe sau scenarii de procesare a contextului lung, există întârzieri și ineficiență; (3) Dilema "mediei": modelele mari urmăresc versatilitatea, dar nu au capacitatea de a răspunde cu acuratețe la problemele domeniului vertical; (4) Datele nu sunt trasabile: Datele utilizate în procesul de antrenament al modelului sunt adesea amestecate, cu părtinire, abuz și opacitate. Aceste probleme nu numai că limitează implementarea pe scară largă a LLM-urilor, dar oferă și o descoperire pentru SLM și sistemele de inovare bazate pe date. În al doilea rând, avantajele erei modelelor mici: ușor, profesional, controlabil Ascensiunea SLM nu este accidentală, ci o reflecție asupra naturii neeconomice și nesigure a modelelor mari. În mai multe scenarii din lumea reală, SLM prezintă următoarele avantaje: (1) Personalizabil: Poate fi reglat în funcție de sarcini specifice (cum ar fi serviciul pentru clienți, tranzacții, traducere etc.), iar performanța este mai concentrată; (2) Cost redus: Supraîncărcarea inferenței este mai mică și este potrivită pentru implementarea pe telefoane locale, mobile sau noduri de margine. (3) Controlabilitate puternică: procesul de instruire este mai scurt, iar sursa de date utilizată poate fi înregistrată în mod clar, ceea ce favorizează trasabilitatea și conformitatea; (4) Implementare descentralizată: Este mai ușor să se încorporeze în mediul Web3 pentru a forma o rețea de modele apelabile și auditabile în lanț. Această tendință este, de asemenea, profund aliniată cu filozofia de design a OpenLedger. 3. Poziția OpenLedger: Reinventarea paradigmei modelului cu "date bune". OpenLedger nu concurează direct cu stratul de model al LLM-urilor, dar alege să refactorizeze sistemele de date de jos în sus pentru a servi ascensiunea SLM. Logica sa de bază este: (1) Faceți datele "valoroase": Prin mecanismul PoA și rețeaua Datanets, oferă active de date de încredere, trasabile și tranzacționabile pentru modelele AI; (2) Încurajarea deschiderii modelului: modul AI de plată permite SLM să fie invocat și conectat la sarcini, iar veniturile sunt distribuite în funcție de utilizare; (3) Stimulente pentru contribuții reale: Prin sistemul de reputație și mecanismul de stimulare, interesele producătorilor de date, ale dezvoltatorilor de modele și ale apelanților sunt obligatorii. Aceasta înseamnă că OpenLedger construiește un ecosistem deschis în jurul "modelului mic + date bune", care oferă un supliment structural pentru era post-LLM. În al patrulea rând, imaginea viitorului: de la "mare și cuprinzător" la "mic și specializat" Este previzibil că viitorul IA nu va fi un model unic, ci o rețea de "unități inteligente în miniatură" care se învârt în jurul scenariilor. Aceste modele mici: (1) Conectați-vă la surse de date de înaltă calitate, mai degrabă decât să vă bazați pe captarea zgomotului de pe Internet; (2) verificarea procesului de instruire și a istoricului apelurilor prin mecanismul on-chain pentru a spori credibilitatea; (3) Legătura cu diferite protocoale de aplicații (DeFi, GameFi, rețele sociale etc.) pentru a construi un strat de instrumente Web3 bazat pe inteligență artificială. OpenLedger construiește infrastructura pentru această tendință: nu este în parametrii de volum, ci în "mecanismul de recunoaștere a valorii datelor" și "modelul de distribuție a stimulentelor", care este în esență o platformă publică care oferă un sol de încredere pentru modelele AI. Ambiția OpenLedger nu este de a face următorul GPT, ci de a oferi suportul de bază pentru fluxul de date, recunoașterea reputației și stimulente pentru următoarea generație de SLM-uri. În afara vechii paradigme a "parametrii sunt putere", încearcă să răspundă la o întrebare mai fundamentală: "Cine poate oferi un teren credibil pentru viitorul AI?" Într-un nou ciclu în care modelele nu mai sunt omnipotente și datele sunt critice, OpenLedger se află la punctul de inflexiune narativ potrivit. @OpenledgerHQ @cookiedotfun #OpenLedger #COOKIE #全面拆解OpenLedger系列
Afișare original
Conținutul de pe această pagină este furnizat de terți. Dacă nu se menționează altfel, OKX nu este autorul articolului citat și nu revendică niciun drept intelectual pentru materiale. Conținutul este furnizat doar pentru informare și nu reprezintă opinia OKX. Nu este furnizat pentru a fi o susținere de nicio natură și nu trebuie să fie considerat un sfat de investiție sau o solicitare de a cumpăra sau vinde active digitale. În măsura în care AI-ul de generare este utilizat pentru a furniza rezumate sau alte informații, astfel de conținut generat de AI poate să fie inexact sau neconsecvent. Citiți articolul asociat pentru mai multe detalii și informații. OKX nu răspunde pentru conținutul găzduit pe pagini terțe. Deținerile de active digitale, inclusiv criptomonedele stabile și NFT-urile, prezintă un grad ridicat de risc și pot fluctua semnificativ. Trebuie să analizați cu atenție dacă tranzacționarea sau deținerea de active digitale este adecvată pentru dumneavoastră prin prisma situației dumneavoastră financiare.