С появлением Chat-GPT мы вступили в эру прорывных инноваций, принесенных AIGC.
AIGC (контент, созданный ИИ) считается новым методом производства контента после UGC и PGC. Рисование ИИ, написание ИИ и т. д. — все это ветви AIGC. Chat-GPT — это большая языковая модель ИИ для обработки естественного языка, модель ИИ. В качестве особой формы AIGC, каковы ключевые элементы процесса обучения и процесса рассуждений?
Элемент 1: вычислительная мощность
Высококачественные и разнообразные данные являются основой для обучения моделей ИИ, а вычислительная мощность обеспечивает движущую силу для обучения моделей.
Что касается обеспечения вычислительной мощностью, то на этапе обучения модели ИИ вычислительная мощность используется для выполнения таких задач, как обратное распространение, обновление параметров и оптимизация модели на крупномасштабных наборах данных. Более высокая вычислительная мощность может ускорить процесс обучения, позволяя модели быстрее сходиться и изучать характеристики данных. На этапе вывода модели ИИ вычислительная мощность используется для применения обученной модели к новым экземплярам данных для прогнозирования и вывода. В приложениях реального времени уровень вычислительной мощности определяет количество запросов и скорость ответа, которые может обработать модель.
Многие сложные алгоритмы ИИ требуют огромных вычислительных ресурсов. Развитие традиционного ИИ ограничено производительностью и вычислительной мощностью аппаратных устройств. Особенно при обработке крупномасштабных наборов данных или проведении обучения очень сложной модели требуется более мощная вычислительная мощность.
В настоящее время на рынке все еще не хватает зрелых продуктов и решений для совместного использования интеллектуальной вычислительной мощности.Традиционный рынок вычислительной мощности представляет сторонние социальные простаивающие вычислительные мощности, такие как персональные терминалы, а операторы услуг вычислительной мощности не имеют возможность эффективного управления узлами.Безопасность и надежность узлов вычислительной мощности не могут быть гарантированы, что значительно увеличивает широту и сложность защиты безопасности.
Элемент 2: Данные
Совместное использование данных на основе защиты конфиденциальности является важной поддержкой моделирования AIGC.
Что касается предоставления данных, обучение модели AIGC должно использовать большой объем данных, чтобы получить хорошую производительность и улучшить способность к рассуждению и точность модели. Взяв в качестве примера ChatGPT, для обучения GPT используются данные десятков миллиардов токенов. В качестве крупномасштабной языковой модели ИИ обучающие данные GPT включают в себя широкий спектр текстовых источников в Интернете, включая веб-страницы, книги, статьи, диссертации и другие общедоступные текстовые ресурсы. Эти данные охватывают несколько областей и тем, что позволяет моделям обладать широкими знаниями и возможностями понимания языка.
В целом, для обучения большой модели ИИ требуются огромные объемы данных, а внутренних данных одного предприятия часто недостаточно для удовлетворения спроса, поэтому в этом процессе требуется обмен данными. быстро растет, утечка конфиденциальной информации, вызванная обменом данными, серьезно повлияла на полное использование ценности данных. Согласно отчету IBM Security за июль 2022 года, утечки данных произошли в 550 компаниях по всему миру в период с марта 2021 года по март 2022 года, а средний ущерб, вызванный утечкой данных, достиг 4,4 миллиона долларов США, что на 13% больше, чем в 2020 году. , Таким образом, как осуществлять обмен данными и добычу ценности в условиях обеспечения конфиденциальности и безопасности данных, а также служить развитию технологий AIGC, стало темой, вызывающей все большее беспокойство в отрасли.
Какие улучшения может принести сочетание Web3 и ИИ?
Как новое поколение Интернета, построенное на блокчейне и децентрализованной технологии, Web3 обладает большей децентрализованностью, открытостью и прозрачностью. Когда ИИ сочетается с Web3, он может получить множество преимуществ, которые отличаются от традиционного ИИ.
Распределенные вычислительные ресурсы:
Децентрализованный характер Web3 позволяет интегрировать и совместно использовать вычислительные ресурсы в глобальном масштабе. Это обеспечивает большую вычислительную мощность для обучения и вывода моделей ИИ. Обучение традиционной модели ИИ обычно зависит от одного вычислительного устройства или поставщика облачных услуг, но в сочетании с Web3 можно использовать распределенные вычислительные ресурсы в глобальной сети для обеспечения более эффективной и гибкой поддержки вычислительной мощности.
Обмен данными и защита конфиденциальности:
Одной из основных концепций Web3 является децентрализация и власть пользователей над данными. В сочетании с ИИ Web3 может предоставить пользователям больше возможностей контроля и обмена данными, позволяя им участвовать в обучении моделей ИИ и обмене данными более конфиденциальным и безопасным образом.
Разработка и развертывание децентрализованной модели:
Смарт-контракты Web3 и платформа распределенных вычислений могут облегчить разработку и развертывание моделей ИИ. Смарт-контракты могут обеспечить децентрализованный способ управления и проверки процесса обучения модели, в то время как распределенная вычислительная платформа может использовать вычислительные ресурсы в глобальной сети для ускорения обучения и рассуждений модели.
Повышение качества и разнообразия данных:
Web3 может побуждать пользователей предоставлять более качественные и разнообразные данные с помощью механизма стимулирования и децентрализованного рынка данных, тем самым решая проблему ограничения данных, с которой сталкивается традиционный ИИ.
Возьмем в качестве примера платформу AIGC WaterWheel of Web3.0.
В модуле вычислительной мощности:
Сеть вычислительной мощности Waterwheel сочетает в себе технологию TEE и технологию блокчейна для создания надежной, открытой и эффективной платформы для совместного использования вычислительной мощности.Он имеет возможность координировать и инвентаризировать узлы вычислительной мощности всей сети и узлы блокчейна, а также может управлять простаивающими ресурсами по всему миру. , вычислительная мощность.
В модуле данных:
Waterwheel — это децентрализованная платформа для обмена данными, основанная на блокчейне и конфиденциальных вычислениях, которая создает глобальную сеть активов данных, поддерживает участников данных для регистрации данных и участия в задачах краудфандинга данных, а также решает процесс циркуляции данных с помощью технологии конфиденциальных вычислений. проблемы утечки данных в среде, при условии обеспечения безопасности и конфиденциальности данных, это принесет ценные преимущества тем, кто предоставляет данные.
Авторские модули в AIGC:
Традиционному AIGC также не хватает защиты конфиденциальности.Большинство уникальных идей пользователей будут раскрыты напрямую через быстрый ввод данных.Различное предоставление модели ИИ и методы выставления счетов также заставляют пользователей платить более высокие затраты.Поскольку процесс создания AIGC в основном состоит из после Модель ИИ завершена, создателям сложно получать разумный доход за счет традиционных сделок с авторскими правами.
В модуле обслуживания моделей:
Waterwheel объединяет блокчейн, конфиденциальные вычисления и технологию искусственного интеллекта, чтобы создать безопасную и надежную платформу для обучения моделей.Используя удаленную сертификацию и среду конфиденциальности технологии конфиденциальных вычислений TEE, он устраняет разрыв между участниками обучения моделей, поставщиками данных и поставщиками вычислительной мощности. Взаимное недоверие и проблемы с риском утечки данных, гарантирующие, что данные и модели находятся в состоянии «доступности и невидимости» на протяжении всего процесса обучения моделей, помогая инструкторам моделей ИИ получать больше данных безопасным и совместимым образом, при этом размещая модели ИИ в In среда конфиденциальности, безопасность и конфиденциальность модели гарантируются.
Мы с нетерпением ждем возможности увидеть больше платформ Web3.0, способствующих развитию и применению индустрии искусственного интеллекта!
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
ИИ в эпоху Web3: изучение безграничного потенциала блокчейна и искусственного интеллекта
С появлением Chat-GPT мы вступили в эру прорывных инноваций, принесенных AIGC.
AIGC (контент, созданный ИИ) считается новым методом производства контента после UGC и PGC. Рисование ИИ, написание ИИ и т. д. — все это ветви AIGC. Chat-GPT — это большая языковая модель ИИ для обработки естественного языка, модель ИИ. В качестве особой формы AIGC, каковы ключевые элементы процесса обучения и процесса рассуждений?
Элемент 1: вычислительная мощность
Высококачественные и разнообразные данные являются основой для обучения моделей ИИ, а вычислительная мощность обеспечивает движущую силу для обучения моделей.
Что касается обеспечения вычислительной мощностью, то на этапе обучения модели ИИ вычислительная мощность используется для выполнения таких задач, как обратное распространение, обновление параметров и оптимизация модели на крупномасштабных наборах данных. Более высокая вычислительная мощность может ускорить процесс обучения, позволяя модели быстрее сходиться и изучать характеристики данных. На этапе вывода модели ИИ вычислительная мощность используется для применения обученной модели к новым экземплярам данных для прогнозирования и вывода. В приложениях реального времени уровень вычислительной мощности определяет количество запросов и скорость ответа, которые может обработать модель.
Многие сложные алгоритмы ИИ требуют огромных вычислительных ресурсов. Развитие традиционного ИИ ограничено производительностью и вычислительной мощностью аппаратных устройств. Особенно при обработке крупномасштабных наборов данных или проведении обучения очень сложной модели требуется более мощная вычислительная мощность.
В настоящее время на рынке все еще не хватает зрелых продуктов и решений для совместного использования интеллектуальной вычислительной мощности.Традиционный рынок вычислительной мощности представляет сторонние социальные простаивающие вычислительные мощности, такие как персональные терминалы, а операторы услуг вычислительной мощности не имеют возможность эффективного управления узлами.Безопасность и надежность узлов вычислительной мощности не могут быть гарантированы, что значительно увеличивает широту и сложность защиты безопасности.
Элемент 2: Данные
Совместное использование данных на основе защиты конфиденциальности является важной поддержкой моделирования AIGC.
Что касается предоставления данных, обучение модели AIGC должно использовать большой объем данных, чтобы получить хорошую производительность и улучшить способность к рассуждению и точность модели. Взяв в качестве примера ChatGPT, для обучения GPT используются данные десятков миллиардов токенов. В качестве крупномасштабной языковой модели ИИ обучающие данные GPT включают в себя широкий спектр текстовых источников в Интернете, включая веб-страницы, книги, статьи, диссертации и другие общедоступные текстовые ресурсы. Эти данные охватывают несколько областей и тем, что позволяет моделям обладать широкими знаниями и возможностями понимания языка.
В целом, для обучения большой модели ИИ требуются огромные объемы данных, а внутренних данных одного предприятия часто недостаточно для удовлетворения спроса, поэтому в этом процессе требуется обмен данными. быстро растет, утечка конфиденциальной информации, вызванная обменом данными, серьезно повлияла на полное использование ценности данных. Согласно отчету IBM Security за июль 2022 года, утечки данных произошли в 550 компаниях по всему миру в период с марта 2021 года по март 2022 года, а средний ущерб, вызванный утечкой данных, достиг 4,4 миллиона долларов США, что на 13% больше, чем в 2020 году. , Таким образом, как осуществлять обмен данными и добычу ценности в условиях обеспечения конфиденциальности и безопасности данных, а также служить развитию технологий AIGC, стало темой, вызывающей все большее беспокойство в отрасли.
Какие улучшения может принести сочетание Web3 и ИИ?
Как новое поколение Интернета, построенное на блокчейне и децентрализованной технологии, Web3 обладает большей децентрализованностью, открытостью и прозрачностью. Когда ИИ сочетается с Web3, он может получить множество преимуществ, которые отличаются от традиционного ИИ.
Распределенные вычислительные ресурсы:
Децентрализованный характер Web3 позволяет интегрировать и совместно использовать вычислительные ресурсы в глобальном масштабе. Это обеспечивает большую вычислительную мощность для обучения и вывода моделей ИИ. Обучение традиционной модели ИИ обычно зависит от одного вычислительного устройства или поставщика облачных услуг, но в сочетании с Web3 можно использовать распределенные вычислительные ресурсы в глобальной сети для обеспечения более эффективной и гибкой поддержки вычислительной мощности.
Обмен данными и защита конфиденциальности:
Одной из основных концепций Web3 является децентрализация и власть пользователей над данными. В сочетании с ИИ Web3 может предоставить пользователям больше возможностей контроля и обмена данными, позволяя им участвовать в обучении моделей ИИ и обмене данными более конфиденциальным и безопасным образом.
Разработка и развертывание децентрализованной модели:
Смарт-контракты Web3 и платформа распределенных вычислений могут облегчить разработку и развертывание моделей ИИ. Смарт-контракты могут обеспечить децентрализованный способ управления и проверки процесса обучения модели, в то время как распределенная вычислительная платформа может использовать вычислительные ресурсы в глобальной сети для ускорения обучения и рассуждений модели.
Повышение качества и разнообразия данных:
Web3 может побуждать пользователей предоставлять более качественные и разнообразные данные с помощью механизма стимулирования и децентрализованного рынка данных, тем самым решая проблему ограничения данных, с которой сталкивается традиционный ИИ.
Возьмем в качестве примера платформу AIGC WaterWheel of Web3.0.
В модуле вычислительной мощности:
Сеть вычислительной мощности Waterwheel сочетает в себе технологию TEE и технологию блокчейна для создания надежной, открытой и эффективной платформы для совместного использования вычислительной мощности.Он имеет возможность координировать и инвентаризировать узлы вычислительной мощности всей сети и узлы блокчейна, а также может управлять простаивающими ресурсами по всему миру. , вычислительная мощность.
В модуле данных:
Waterwheel — это децентрализованная платформа для обмена данными, основанная на блокчейне и конфиденциальных вычислениях, которая создает глобальную сеть активов данных, поддерживает участников данных для регистрации данных и участия в задачах краудфандинга данных, а также решает процесс циркуляции данных с помощью технологии конфиденциальных вычислений. проблемы утечки данных в среде, при условии обеспечения безопасности и конфиденциальности данных, это принесет ценные преимущества тем, кто предоставляет данные.
Авторские модули в AIGC:
Традиционному AIGC также не хватает защиты конфиденциальности.Большинство уникальных идей пользователей будут раскрыты напрямую через быстрый ввод данных.Различное предоставление модели ИИ и методы выставления счетов также заставляют пользователей платить более высокие затраты.Поскольку процесс создания AIGC в основном состоит из после Модель ИИ завершена, создателям сложно получать разумный доход за счет традиционных сделок с авторскими правами.
В модуле обслуживания моделей:
Waterwheel объединяет блокчейн, конфиденциальные вычисления и технологию искусственного интеллекта, чтобы создать безопасную и надежную платформу для обучения моделей.Используя удаленную сертификацию и среду конфиденциальности технологии конфиденциальных вычислений TEE, он устраняет разрыв между участниками обучения моделей, поставщиками данных и поставщиками вычислительной мощности. Взаимное недоверие и проблемы с риском утечки данных, гарантирующие, что данные и модели находятся в состоянии «доступности и невидимости» на протяжении всего процесса обучения моделей, помогая инструкторам моделей ИИ получать больше данных безопасным и совместимым образом, при этом размещая модели ИИ в In среда конфиденциальности, безопасность и конфиденциальность модели гарантируются.
Мы с нетерпением ждем возможности увидеть больше платформ Web3.0, способствующих развитию и применению индустрии искусственного интеллекта!