Avec l'émergence de Chat-GPT, nous sommes entrés dans l'ère de l'innovation disruptive apportée par l'AIGC.
AIGC (AI Generated Content) est considéré comme une nouvelle méthode de production de contenu après UGC et PGC. La peinture AI, l'écriture AI, etc. sont toutes des branches d'AIGC. Chat-GPT est un grand modèle de langage AI pour le traitement du langage naturel, modèle AI En tant que forme spécifique d'AIGC, quels sont les éléments clés du processus de formation et du processus de raisonnement ?
Élément 1 : puissance de calcul
Des données diversifiées et de haute qualité sont à la base de la formation des modèles d'IA, et la puissance de calcul fournit la force motrice de la formation des modèles.
En termes de fourniture de puissance de calcul, pour la phase d'entraînement du modèle d'IA, la puissance de calcul est utilisée pour effectuer des tâches telles que la rétropropagation, la mise à jour des paramètres et l'optimisation du modèle sur des ensembles de données à grande échelle. Une puissance de calcul plus élevée peut accélérer le processus de formation, permettant au modèle de converger plus rapidement et d'apprendre les caractéristiques des données. Pour la phase d'inférence du modèle d'IA, la puissance de calcul est utilisée pour appliquer le modèle formé à de nouvelles instances de données pour la prédiction et l'inférence. Dans les applications en temps réel, le niveau de puissance de calcul détermine la quantité de requêtes et la vitesse de réponse que le modèle peut gérer.
De nombreux algorithmes d'IA complexes nécessitent des ressources informatiques massives. Le développement de l'IA traditionnelle est limité par les performances et la puissance de calcul des dispositifs matériels. En particulier lors du traitement d'ensembles de données à grande échelle ou lors de la formation de modèles très complexes, une puissance de calcul plus puissante est requise.
À l'heure actuelle, il manque encore sur le marché des produits et des solutions matures pour le partage de la puissance de calcul intelligente.Le marché de la puissance de calcul traditionnelle introduit la puissance de calcul sociale inactive de tiers tels que les terminaux personnels, et les opérateurs de services de puissance de calcul n'ont pas la capacité de contrôler efficacement les nœuds.La sécurité et la crédibilité des nœuds de puissance de calcul ne peuvent être garanties, ce qui augmente considérablement l'étendue et la difficulté de la protection de la sécurité.
Élément 2 : Données
Le partage de données basé sur la protection de la vie privée est un support important pour la modélisation AIGC.
En termes de fourniture de données, la formation du modèle AIGC doit utiliser une grande quantité de données pour obtenir de bonnes performances et améliorer la capacité de raisonnement et la précision du modèle. En prenant ChatGPT comme exemple, la formation de GPT utilise des données de dizaines de milliards de jetons. En tant que modèle de langage d'IA à grande échelle, les données de formation de GPT incluent un large éventail de sources de texte sur Internet, y compris des pages Web, des livres, des articles, des thèses et d'autres ressources textuelles accessibles au public. Ces données couvrent plusieurs domaines et sujets, permettant des modèles avec des connaissances étendues et des capacités de compréhension linguistique.
Dans l'ensemble, la formation d'un grand modèle d'IA nécessite d'énormes quantités de données, et les données internes d'une seule entreprise sont souvent insuffisantes pour répondre à la demande. Par conséquent, le partage de données est nécessaire dans ce processus. Cependant, alors que la quantité de données globales est en croissance rapide, les fuites de confidentialité causées par le partage de données ont sérieusement affecté Tirez pleinement parti de la valeur des données. Selon le rapport d'IBM Security de juillet 2022, des violations de données se sont produites dans 550 entreprises à travers le monde entre mars 2021 et mars 2022, et la perte moyenne causée par une violation de données a atteint 4,4 millions de dollars américains, soit une augmentation de 13% par rapport à 2020 Par conséquent, comment effectuer la circulation des données et l'extraction de valeur dans le but d'assurer la confidentialité et la sécurité des données, et de servir la croissance de la technologie AIGC est devenu un sujet de préoccupation croissante dans l'industrie.
Quelles améliorations la combinaison du Web3 et de l'IA peut-elle apporter ?
En tant que nouvelle génération d'Internet basée sur la blockchain et la technologie décentralisée, Web3 a une plus grande décentralisation, ouverture et transparence. Lorsque l'IA est associée au Web3, elle peut bénéficier de nombreux avantages différents de l'IA traditionnelle.
### Ressources informatiques distribuées :
La nature décentralisée du Web3 permet d'intégrer et de partager des ressources informatiques à l'échelle mondiale. Cela offre une plus grande puissance de calcul pour la formation et l'inférence des modèles d'IA. La formation traditionnelle au modèle d'IA repose généralement sur un seul appareil informatique ou fournisseur de services cloud, mais combinées avec Web3, les ressources informatiques distribuées dans le réseau mondial peuvent être utilisées pour fournir un support de puissance de calcul plus efficace et plus élastique.
### Partage des données et protection de la vie privée :
L'un des concepts fondamentaux du Web3 est la décentralisation et le pouvoir des utilisateurs sur les données. Combiné à l'IA, Web3 peut offrir aux utilisateurs davantage d'opportunités de contrôle et de partage de données, leur permettant de participer à la formation sur le modèle d'IA et au partage de données de manière plus privée et sécurisée.
### Développement et déploiement de modèles décentralisés :
Les contrats intelligents et la plate-forme informatique distribuée de Web3 peuvent faciliter le développement et le déploiement de modèles d'IA. Les contrats intelligents peuvent fournir un moyen décentralisé de gérer et de vérifier le processus de formation du modèle, tandis que la plate-forme informatique distribuée peut utiliser les ressources informatiques du réseau mondial pour accélérer la formation et le raisonnement du modèle.
Améliorez la qualité et la diversité des données :
Web3 peut encourager les utilisateurs à fournir des données plus diversifiées et de haute qualité grâce à un mécanisme d'incitation et à un marché de données décentralisé, améliorant ainsi le problème de limitation des données auquel est confrontée l'IA traditionnelle.
Prenons l'exemple de la plateforme AIGC WaterWheel du Web3.0
Dans le module puissance de calcul :
Le réseau de puissance de calcul de Waterwheel combine la technologie TEE et la technologie de la chaîne de blocs pour créer une plate-forme de partage de puissance de calcul crédible, ouverte et efficace. Il a la capacité de coordonner et d'inventorier l'ensemble des nœuds de puissance de calcul du réseau et des nœuds de la chaîne de blocs, et peut gérer les ressources inactives dans le monde entier. puissance de calcul.
Dans le module de données :
Waterwheel est une plate-forme décentralisée de partage de données basée sur la blockchain et l'informatique privée, construit un réseau mondial d'actifs de données, aide les contributeurs de données à enregistrer des données et à participer à des tâches de financement participatif de données, et résout le processus de circulation des données grâce à la technologie informatique privée Afin de résoudre le problème de sécurité problèmes de fuite de données dans le support, sur le principe d'assurer la sécurité et la confidentialité des données, cela apportera des avantages de valeur aux contributeurs de données.
Création de modules dans AIGC :
L'AIGC traditionnel manque également de protection de la vie privée. La plupart des idées uniques des utilisateurs seront directement divulguées par le biais de la saisie rapide. Différentes méthodes de fourniture de modèles d'IA et de facturation font également payer des coûts plus élevés aux utilisateurs. Étant donné que le processus de création d'AIGC est principalement composé d'Après le Si le modèle d'IA est achevé, il est difficile pour les créateurs d'obtenir des revenus raisonnables via des transactions de droits d'auteur traditionnelles.
Dans le module de diffusion de modèles :
Waterwheel intègre la blockchain, l'informatique de confidentialité et la technologie d'intelligence artificielle pour créer une plate-forme de formation de modèles sûre et crédible. En utilisant la certification à distance et l'environnement de confidentialité de la technologie TEE d'informatique de confidentialité, il résout l'écart entre les parties de formation de modèles, les fournisseurs de données et les fournisseurs de puissance de calcul. Problèmes de méfiance mutuelle et de risque de fuite de données, garantissant que les données et les modèles sont dans un état "disponible et invisible" tout au long du processus de formation des modèles, aidant les formateurs de modèles d'IA à obtenir plus de données de manière sûre et conforme, tout en hébergeant des modèles d'IA dans In l'environnement de confidentialité, la sécurité et la confidentialité du modèle sont garanties.
Au plaisir de voir plus de plateformes Web3.0 promouvoir le développement et l'application de l'industrie de l'IA !
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L'IA à l'ère du Web3 : explorer le potentiel illimité de la blockchain et de l'intelligence artificielle
Avec l'émergence de Chat-GPT, nous sommes entrés dans l'ère de l'innovation disruptive apportée par l'AIGC.
AIGC (AI Generated Content) est considéré comme une nouvelle méthode de production de contenu après UGC et PGC. La peinture AI, l'écriture AI, etc. sont toutes des branches d'AIGC. Chat-GPT est un grand modèle de langage AI pour le traitement du langage naturel, modèle AI En tant que forme spécifique d'AIGC, quels sont les éléments clés du processus de formation et du processus de raisonnement ?
Élément 1 : puissance de calcul
Des données diversifiées et de haute qualité sont à la base de la formation des modèles d'IA, et la puissance de calcul fournit la force motrice de la formation des modèles.
En termes de fourniture de puissance de calcul, pour la phase d'entraînement du modèle d'IA, la puissance de calcul est utilisée pour effectuer des tâches telles que la rétropropagation, la mise à jour des paramètres et l'optimisation du modèle sur des ensembles de données à grande échelle. Une puissance de calcul plus élevée peut accélérer le processus de formation, permettant au modèle de converger plus rapidement et d'apprendre les caractéristiques des données. Pour la phase d'inférence du modèle d'IA, la puissance de calcul est utilisée pour appliquer le modèle formé à de nouvelles instances de données pour la prédiction et l'inférence. Dans les applications en temps réel, le niveau de puissance de calcul détermine la quantité de requêtes et la vitesse de réponse que le modèle peut gérer.
De nombreux algorithmes d'IA complexes nécessitent des ressources informatiques massives. Le développement de l'IA traditionnelle est limité par les performances et la puissance de calcul des dispositifs matériels. En particulier lors du traitement d'ensembles de données à grande échelle ou lors de la formation de modèles très complexes, une puissance de calcul plus puissante est requise.
À l'heure actuelle, il manque encore sur le marché des produits et des solutions matures pour le partage de la puissance de calcul intelligente.Le marché de la puissance de calcul traditionnelle introduit la puissance de calcul sociale inactive de tiers tels que les terminaux personnels, et les opérateurs de services de puissance de calcul n'ont pas la capacité de contrôler efficacement les nœuds.La sécurité et la crédibilité des nœuds de puissance de calcul ne peuvent être garanties, ce qui augmente considérablement l'étendue et la difficulté de la protection de la sécurité.
Élément 2 : Données
Le partage de données basé sur la protection de la vie privée est un support important pour la modélisation AIGC.
En termes de fourniture de données, la formation du modèle AIGC doit utiliser une grande quantité de données pour obtenir de bonnes performances et améliorer la capacité de raisonnement et la précision du modèle. En prenant ChatGPT comme exemple, la formation de GPT utilise des données de dizaines de milliards de jetons. En tant que modèle de langage d'IA à grande échelle, les données de formation de GPT incluent un large éventail de sources de texte sur Internet, y compris des pages Web, des livres, des articles, des thèses et d'autres ressources textuelles accessibles au public. Ces données couvrent plusieurs domaines et sujets, permettant des modèles avec des connaissances étendues et des capacités de compréhension linguistique.
Dans l'ensemble, la formation d'un grand modèle d'IA nécessite d'énormes quantités de données, et les données internes d'une seule entreprise sont souvent insuffisantes pour répondre à la demande. Par conséquent, le partage de données est nécessaire dans ce processus. Cependant, alors que la quantité de données globales est en croissance rapide, les fuites de confidentialité causées par le partage de données ont sérieusement affecté Tirez pleinement parti de la valeur des données. Selon le rapport d'IBM Security de juillet 2022, des violations de données se sont produites dans 550 entreprises à travers le monde entre mars 2021 et mars 2022, et la perte moyenne causée par une violation de données a atteint 4,4 millions de dollars américains, soit une augmentation de 13% par rapport à 2020 Par conséquent, comment effectuer la circulation des données et l'extraction de valeur dans le but d'assurer la confidentialité et la sécurité des données, et de servir la croissance de la technologie AIGC est devenu un sujet de préoccupation croissante dans l'industrie.
Quelles améliorations la combinaison du Web3 et de l'IA peut-elle apporter ?
En tant que nouvelle génération d'Internet basée sur la blockchain et la technologie décentralisée, Web3 a une plus grande décentralisation, ouverture et transparence. Lorsque l'IA est associée au Web3, elle peut bénéficier de nombreux avantages différents de l'IA traditionnelle.
### Ressources informatiques distribuées :
La nature décentralisée du Web3 permet d'intégrer et de partager des ressources informatiques à l'échelle mondiale. Cela offre une plus grande puissance de calcul pour la formation et l'inférence des modèles d'IA. La formation traditionnelle au modèle d'IA repose généralement sur un seul appareil informatique ou fournisseur de services cloud, mais combinées avec Web3, les ressources informatiques distribuées dans le réseau mondial peuvent être utilisées pour fournir un support de puissance de calcul plus efficace et plus élastique.
### Partage des données et protection de la vie privée :
L'un des concepts fondamentaux du Web3 est la décentralisation et le pouvoir des utilisateurs sur les données. Combiné à l'IA, Web3 peut offrir aux utilisateurs davantage d'opportunités de contrôle et de partage de données, leur permettant de participer à la formation sur le modèle d'IA et au partage de données de manière plus privée et sécurisée.
### Développement et déploiement de modèles décentralisés :
Les contrats intelligents et la plate-forme informatique distribuée de Web3 peuvent faciliter le développement et le déploiement de modèles d'IA. Les contrats intelligents peuvent fournir un moyen décentralisé de gérer et de vérifier le processus de formation du modèle, tandis que la plate-forme informatique distribuée peut utiliser les ressources informatiques du réseau mondial pour accélérer la formation et le raisonnement du modèle.
Améliorez la qualité et la diversité des données :
Web3 peut encourager les utilisateurs à fournir des données plus diversifiées et de haute qualité grâce à un mécanisme d'incitation et à un marché de données décentralisé, améliorant ainsi le problème de limitation des données auquel est confrontée l'IA traditionnelle.
Prenons l'exemple de la plateforme AIGC WaterWheel du Web3.0
Dans le module puissance de calcul :
Le réseau de puissance de calcul de Waterwheel combine la technologie TEE et la technologie de la chaîne de blocs pour créer une plate-forme de partage de puissance de calcul crédible, ouverte et efficace. Il a la capacité de coordonner et d'inventorier l'ensemble des nœuds de puissance de calcul du réseau et des nœuds de la chaîne de blocs, et peut gérer les ressources inactives dans le monde entier. puissance de calcul.
Dans le module de données :
Waterwheel est une plate-forme décentralisée de partage de données basée sur la blockchain et l'informatique privée, construit un réseau mondial d'actifs de données, aide les contributeurs de données à enregistrer des données et à participer à des tâches de financement participatif de données, et résout le processus de circulation des données grâce à la technologie informatique privée Afin de résoudre le problème de sécurité problèmes de fuite de données dans le support, sur le principe d'assurer la sécurité et la confidentialité des données, cela apportera des avantages de valeur aux contributeurs de données.
Création de modules dans AIGC :
L'AIGC traditionnel manque également de protection de la vie privée. La plupart des idées uniques des utilisateurs seront directement divulguées par le biais de la saisie rapide. Différentes méthodes de fourniture de modèles d'IA et de facturation font également payer des coûts plus élevés aux utilisateurs. Étant donné que le processus de création d'AIGC est principalement composé d'Après le Si le modèle d'IA est achevé, il est difficile pour les créateurs d'obtenir des revenus raisonnables via des transactions de droits d'auteur traditionnelles.
Dans le module de diffusion de modèles :
Waterwheel intègre la blockchain, l'informatique de confidentialité et la technologie d'intelligence artificielle pour créer une plate-forme de formation de modèles sûre et crédible. En utilisant la certification à distance et l'environnement de confidentialité de la technologie TEE d'informatique de confidentialité, il résout l'écart entre les parties de formation de modèles, les fournisseurs de données et les fournisseurs de puissance de calcul. Problèmes de méfiance mutuelle et de risque de fuite de données, garantissant que les données et les modèles sont dans un état "disponible et invisible" tout au long du processus de formation des modèles, aidant les formateurs de modèles d'IA à obtenir plus de données de manière sûre et conforme, tout en hébergeant des modèles d'IA dans In l'environnement de confidentialité, la sécurité et la confidentialité du modèle sont garanties.
Au plaisir de voir plus de plateformes Web3.0 promouvoir le développement et l'application de l'industrie de l'IA !