Dengan munculnya Chat-GPT, kita telah memasuki era inovasi yang mengganggu yang dibawa oleh AIGC.
AIGC (AI Generated Content) dianggap sebagai metode produksi konten baru setelah UGC dan PGC. Lukisan AI, penulisan AI, dll. Semuanya adalah cabang AIGC. Chat-GPT adalah model bahasa AI besar untuk pemrosesan bahasa alami, model AI Sebagai bentuk khusus AIGC, apa elemen kunci dalam proses pelatihan dan proses penalaran?
Elemen 1: daya komputasi
Data berkualitas tinggi dan beragam adalah dasar untuk melatih model AI, dan daya komputasi memberikan kekuatan pendorong untuk pelatihan model.
Dalam hal penyediaan daya komputasi, untuk fase pelatihan model AI, daya komputasi digunakan untuk melakukan tugas-tugas seperti backpropagation, pembaruan parameter, dan optimalisasi model pada kumpulan data berskala besar. Daya komputasi yang lebih tinggi dapat mempercepat proses pelatihan, memungkinkan model untuk menyatu lebih cepat dan mempelajari karakteristik data. Untuk fase inferensi model AI, daya komputasi digunakan untuk menerapkan model yang dilatih ke instance data baru untuk prediksi dan inferensi. Dalam aplikasi waktu nyata, tingkat daya komputasi menentukan jumlah permintaan dan kecepatan respons yang dapat ditangani oleh model.
Banyak algoritma AI yang kompleks membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Perkembangan AI tradisional dibatasi oleh kinerja dan daya komputasi perangkat keras. Terutama saat memproses kumpulan data berskala besar atau melakukan pelatihan model yang sangat kompleks, diperlukan daya komputasi yang lebih kuat.
Saat ini, masih ada kekurangan produk dan solusi yang matang untuk berbagi daya komputasi cerdas di pasar.Pasar daya komputasi tradisional memperkenalkan daya komputasi menganggur sosial pihak ketiga seperti terminal pribadi, dan operator layanan daya komputasi tidak memiliki kemampuan untuk mengontrol node secara efektif Keamanan dan kredibilitas node daya komputasi tidak dapat dijamin, yang sangat meningkatkan cakupan dan kesulitan perlindungan keamanan.
Elemen 2: Data
Berbagi data berdasarkan perlindungan privasi merupakan dukungan penting untuk pemodelan AIGC.
Dalam hal penyediaan data, pelatihan model AIGC perlu menggunakan data dalam jumlah besar untuk mendapatkan performa yang baik dan meningkatkan kemampuan penalaran dan akurasi model. Mengambil ChatGPT sebagai contoh, pelatihan GPT menggunakan data puluhan miliar token. Sebagai model bahasa AI berskala besar, data pelatihan GPT mencakup berbagai sumber teks di Internet, termasuk halaman web, buku, artikel, tesis, dan sumber teks lain yang tersedia untuk umum. Data ini mencakup beberapa domain dan topik, memungkinkan model dengan pengetahuan luas dan kemampuan pemahaman bahasa.
Secara keseluruhan, melatih model AI besar membutuhkan data dalam jumlah besar, dan data internal satu perusahaan seringkali tidak mencukupi untuk memenuhi permintaan. Oleh karena itu, berbagi data diperlukan dalam proses ini. Namun, sementara jumlah data global berkembang pesat, kebocoran privasi yang disebabkan oleh berbagi data telah berdampak serius Memanfaatkan sepenuhnya nilai data. Menurut laporan IBM Security pada Juli 2022, pelanggaran data terjadi di 550 perusahaan di seluruh dunia antara Maret 2021 dan Maret 2022, dan kerugian rata-rata yang disebabkan oleh pelanggaran data mencapai 4,4 juta dolar AS, meningkat 13% dibandingkan tahun 2020. Oleh karena itu, bagaimana melakukan sirkulasi data dan penambangan nilai dengan alasan memastikan privasi dan keamanan data, serta melayani pertumbuhan teknologi AIGC telah menjadi topik yang semakin memprihatinkan di industri.
Peningkatan apa yang dapat dihasilkan oleh kombinasi Web3 dan AI?
Sebagai generasi baru Internet yang dibangun di atas blockchain dan teknologi terdesentralisasi, Web3 memiliki desentralisasi, keterbukaan, dan transparansi yang lebih besar. Ketika AI digabungkan dengan Web3, dapat memperoleh banyak keuntungan yang berbeda dari AI tradisional.
Sumber daya komputasi terdistribusi:
Sifat Web3 yang terdesentralisasi memungkinkan sumber daya komputasi dalam skala global untuk diintegrasikan dan dibagikan. Ini memberikan daya komputasi yang lebih besar untuk pelatihan dan inferensi model AI. Pelatihan model AI tradisional biasanya bergantung pada satu perangkat komputasi atau penyedia layanan cloud, tetapi dikombinasikan dengan Web3, sumber daya komputasi terdistribusi di jaringan global dapat digunakan untuk memberikan dukungan daya komputasi yang lebih efisien dan elastis.
Pembagian data dan perlindungan privasi:
Salah satu konsep inti Web3 adalah desentralisasi dan kekuatan pengguna atas data. Dikombinasikan dengan AI, Web3 dapat memberi pengguna lebih banyak kontrol dan peluang berbagi data, memungkinkan mereka untuk berpartisipasi dalam pelatihan model AI dan berbagi data dengan cara yang lebih pribadi dan aman.
Pengembangan dan penerapan model terdesentralisasi:
Kontrak pintar Web3 dan platform komputasi terdistribusi dapat memfasilitasi pengembangan dan penerapan model AI. Kontrak pintar dapat menyediakan cara terdesentralisasi untuk mengelola dan memverifikasi proses pelatihan model, sedangkan platform komputasi terdistribusi dapat memanfaatkan sumber daya komputasi di jaringan global untuk mempercepat pelatihan dan penalaran model.
Tingkatkan kualitas dan keragaman data:
Web3 dapat mendorong pengguna untuk menyediakan data yang lebih berkualitas dan beragam melalui mekanisme insentif dan pasar data terdesentralisasi, sehingga meningkatkan masalah keterbatasan data yang dihadapi oleh AI tradisional.
Ambil platform AIGC WaterWheel dari Web3.0 sebagai contoh
Dalam modul daya komputasi:
Jaringan daya komputasi Waterwheel menggabungkan teknologi TEE dan teknologi blockchain untuk membangun platform berbagi daya komputasi yang kredibel, terbuka, dan efisien. Ini memiliki kemampuan untuk mengoordinasikan dan menginventarisasi seluruh node daya komputasi jaringan dan node blockchain, dan dapat mengelola sumber daya yang tidak digunakan di seluruh dunia .daya komputasi.
Dalam modul data:
Waterwheel adalah platform berbagi data terdesentralisasi berdasarkan blockchain dan komputasi privasi, membangun jaringan aset data global, mendukung kontributor data untuk mendaftarkan data dan berpartisipasi dalam tugas crowdfunding data, dan menyelesaikan proses sirkulasi data melalui teknologi komputasi privasi Untuk mengatasi keamanan masalah kebocoran data di media, dengan alasan memastikan keamanan dan privasi data, itu akan membawa manfaat nilai bagi kontributor data.
Modul penulisan di AIGC:
AIGC tradisional juga tidak memiliki perlindungan privasi. Sebagian besar ide unik pengguna akan diungkapkan secara langsung melalui masukan yang cepat. Penyediaan model AI yang berbeda dan metode penagihan juga membuat pengguna membayar biaya lebih tinggi. Karena proses pembuatan AIGC terutama terdiri dari Setelah Model AI selesai, sulit bagi pencipta untuk memperoleh penghasilan yang wajar melalui transaksi hak cipta tradisional.
Dalam modul penyajian model:
Waterwheel mengintegrasikan blockchain, komputasi privasi, dan teknologi AI untuk membuat platform pelatihan model yang aman dan kredibel. Dengan menggunakan sertifikasi jarak jauh dan lingkungan privasi dari teknologi TEE komputasi privasi, ini memecahkan kesenjangan antara pihak pelatihan model, penyedia data, dan penyedia daya komputasi. Saling tidak percaya dan masalah risiko kebocoran data, memastikan bahwa data dan model berada dalam keadaan "tersedia dan tidak terlihat" selama proses pelatihan model, membantu pelatih model AI untuk mendapatkan lebih banyak data dengan cara yang aman dan sesuai, sambil menghosting model AI di In lingkungan privasi, keamanan dan privasi model dijamin.
Menantikan untuk melihat lebih banyak platform Web3.0 yang mempromosikan pengembangan dan penerapan industri AI!
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
AI di Era Web3: Menjelajahi Potensi Blockchain dan Kecerdasan Buatan yang Tidak Terbatas
Dengan munculnya Chat-GPT, kita telah memasuki era inovasi yang mengganggu yang dibawa oleh AIGC.
AIGC (AI Generated Content) dianggap sebagai metode produksi konten baru setelah UGC dan PGC. Lukisan AI, penulisan AI, dll. Semuanya adalah cabang AIGC. Chat-GPT adalah model bahasa AI besar untuk pemrosesan bahasa alami, model AI Sebagai bentuk khusus AIGC, apa elemen kunci dalam proses pelatihan dan proses penalaran?
Elemen 1: daya komputasi
Data berkualitas tinggi dan beragam adalah dasar untuk melatih model AI, dan daya komputasi memberikan kekuatan pendorong untuk pelatihan model.
Dalam hal penyediaan daya komputasi, untuk fase pelatihan model AI, daya komputasi digunakan untuk melakukan tugas-tugas seperti backpropagation, pembaruan parameter, dan optimalisasi model pada kumpulan data berskala besar. Daya komputasi yang lebih tinggi dapat mempercepat proses pelatihan, memungkinkan model untuk menyatu lebih cepat dan mempelajari karakteristik data. Untuk fase inferensi model AI, daya komputasi digunakan untuk menerapkan model yang dilatih ke instance data baru untuk prediksi dan inferensi. Dalam aplikasi waktu nyata, tingkat daya komputasi menentukan jumlah permintaan dan kecepatan respons yang dapat ditangani oleh model.
Banyak algoritma AI yang kompleks membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Perkembangan AI tradisional dibatasi oleh kinerja dan daya komputasi perangkat keras. Terutama saat memproses kumpulan data berskala besar atau melakukan pelatihan model yang sangat kompleks, diperlukan daya komputasi yang lebih kuat.
Saat ini, masih ada kekurangan produk dan solusi yang matang untuk berbagi daya komputasi cerdas di pasar.Pasar daya komputasi tradisional memperkenalkan daya komputasi menganggur sosial pihak ketiga seperti terminal pribadi, dan operator layanan daya komputasi tidak memiliki kemampuan untuk mengontrol node secara efektif Keamanan dan kredibilitas node daya komputasi tidak dapat dijamin, yang sangat meningkatkan cakupan dan kesulitan perlindungan keamanan.
Elemen 2: Data
Berbagi data berdasarkan perlindungan privasi merupakan dukungan penting untuk pemodelan AIGC.
Dalam hal penyediaan data, pelatihan model AIGC perlu menggunakan data dalam jumlah besar untuk mendapatkan performa yang baik dan meningkatkan kemampuan penalaran dan akurasi model. Mengambil ChatGPT sebagai contoh, pelatihan GPT menggunakan data puluhan miliar token. Sebagai model bahasa AI berskala besar, data pelatihan GPT mencakup berbagai sumber teks di Internet, termasuk halaman web, buku, artikel, tesis, dan sumber teks lain yang tersedia untuk umum. Data ini mencakup beberapa domain dan topik, memungkinkan model dengan pengetahuan luas dan kemampuan pemahaman bahasa.
Secara keseluruhan, melatih model AI besar membutuhkan data dalam jumlah besar, dan data internal satu perusahaan seringkali tidak mencukupi untuk memenuhi permintaan. Oleh karena itu, berbagi data diperlukan dalam proses ini. Namun, sementara jumlah data global berkembang pesat, kebocoran privasi yang disebabkan oleh berbagi data telah berdampak serius Memanfaatkan sepenuhnya nilai data. Menurut laporan IBM Security pada Juli 2022, pelanggaran data terjadi di 550 perusahaan di seluruh dunia antara Maret 2021 dan Maret 2022, dan kerugian rata-rata yang disebabkan oleh pelanggaran data mencapai 4,4 juta dolar AS, meningkat 13% dibandingkan tahun 2020. Oleh karena itu, bagaimana melakukan sirkulasi data dan penambangan nilai dengan alasan memastikan privasi dan keamanan data, serta melayani pertumbuhan teknologi AIGC telah menjadi topik yang semakin memprihatinkan di industri.
Peningkatan apa yang dapat dihasilkan oleh kombinasi Web3 dan AI?
Sebagai generasi baru Internet yang dibangun di atas blockchain dan teknologi terdesentralisasi, Web3 memiliki desentralisasi, keterbukaan, dan transparansi yang lebih besar. Ketika AI digabungkan dengan Web3, dapat memperoleh banyak keuntungan yang berbeda dari AI tradisional.
Sumber daya komputasi terdistribusi:
Sifat Web3 yang terdesentralisasi memungkinkan sumber daya komputasi dalam skala global untuk diintegrasikan dan dibagikan. Ini memberikan daya komputasi yang lebih besar untuk pelatihan dan inferensi model AI. Pelatihan model AI tradisional biasanya bergantung pada satu perangkat komputasi atau penyedia layanan cloud, tetapi dikombinasikan dengan Web3, sumber daya komputasi terdistribusi di jaringan global dapat digunakan untuk memberikan dukungan daya komputasi yang lebih efisien dan elastis.
Pembagian data dan perlindungan privasi:
Salah satu konsep inti Web3 adalah desentralisasi dan kekuatan pengguna atas data. Dikombinasikan dengan AI, Web3 dapat memberi pengguna lebih banyak kontrol dan peluang berbagi data, memungkinkan mereka untuk berpartisipasi dalam pelatihan model AI dan berbagi data dengan cara yang lebih pribadi dan aman.
Pengembangan dan penerapan model terdesentralisasi:
Kontrak pintar Web3 dan platform komputasi terdistribusi dapat memfasilitasi pengembangan dan penerapan model AI. Kontrak pintar dapat menyediakan cara terdesentralisasi untuk mengelola dan memverifikasi proses pelatihan model, sedangkan platform komputasi terdistribusi dapat memanfaatkan sumber daya komputasi di jaringan global untuk mempercepat pelatihan dan penalaran model.
Tingkatkan kualitas dan keragaman data:
Web3 dapat mendorong pengguna untuk menyediakan data yang lebih berkualitas dan beragam melalui mekanisme insentif dan pasar data terdesentralisasi, sehingga meningkatkan masalah keterbatasan data yang dihadapi oleh AI tradisional.
Ambil platform AIGC WaterWheel dari Web3.0 sebagai contoh
Dalam modul daya komputasi:
Jaringan daya komputasi Waterwheel menggabungkan teknologi TEE dan teknologi blockchain untuk membangun platform berbagi daya komputasi yang kredibel, terbuka, dan efisien. Ini memiliki kemampuan untuk mengoordinasikan dan menginventarisasi seluruh node daya komputasi jaringan dan node blockchain, dan dapat mengelola sumber daya yang tidak digunakan di seluruh dunia .daya komputasi.
Dalam modul data:
Waterwheel adalah platform berbagi data terdesentralisasi berdasarkan blockchain dan komputasi privasi, membangun jaringan aset data global, mendukung kontributor data untuk mendaftarkan data dan berpartisipasi dalam tugas crowdfunding data, dan menyelesaikan proses sirkulasi data melalui teknologi komputasi privasi Untuk mengatasi keamanan masalah kebocoran data di media, dengan alasan memastikan keamanan dan privasi data, itu akan membawa manfaat nilai bagi kontributor data.
Modul penulisan di AIGC:
AIGC tradisional juga tidak memiliki perlindungan privasi. Sebagian besar ide unik pengguna akan diungkapkan secara langsung melalui masukan yang cepat. Penyediaan model AI yang berbeda dan metode penagihan juga membuat pengguna membayar biaya lebih tinggi. Karena proses pembuatan AIGC terutama terdiri dari Setelah Model AI selesai, sulit bagi pencipta untuk memperoleh penghasilan yang wajar melalui transaksi hak cipta tradisional.
Dalam modul penyajian model:
Waterwheel mengintegrasikan blockchain, komputasi privasi, dan teknologi AI untuk membuat platform pelatihan model yang aman dan kredibel. Dengan menggunakan sertifikasi jarak jauh dan lingkungan privasi dari teknologi TEE komputasi privasi, ini memecahkan kesenjangan antara pihak pelatihan model, penyedia data, dan penyedia daya komputasi. Saling tidak percaya dan masalah risiko kebocoran data, memastikan bahwa data dan model berada dalam keadaan "tersedia dan tidak terlihat" selama proses pelatihan model, membantu pelatih model AI untuk mendapatkan lebih banyak data dengan cara yang aman dan sesuai, sambil menghosting model AI di In lingkungan privasi, keamanan dan privasi model dijamin.
Menantikan untuk melihat lebih banyak platform Web3.0 yang mempromosikan pengembangan dan penerapan industri AI!