Web3 Çağında Yapay Zeka: Blockchain ve Yapay Zekanın Sınırsız Potansiyelini Keşfetmek

Chat-GPT'nin ortaya çıkmasıyla, AIGC'nin getirdiği yıkıcı yenilik çağına girdik.

AIGC (AI Generated Content), UGC ve PGC'den sonra yeni bir içerik üretim yöntemi olarak kabul edilir. AI boyama, AI yazma vb. hepsi AIGC'nin dallarıdır. Chat-GPT, doğal dil işleme, AI modeli için büyük bir AI dil modelidir. Belirli bir AIGC biçimi olarak, eğitim süreci ve muhakeme sürecindeki temel unsurlar nelerdir?

Öğe 1: bilgi işlem gücü

Yüksek kaliteli ve çeşitli veriler, yapay zeka modellerinin eğitimi için temel oluşturur ve bilgi işlem gücü, model eğitimi için itici güç sağlar.

Bilgi işlem gücü sağlama açısından, yapay zeka modeli eğitim aşaması için, büyük ölçekli veri kümeleri üzerinde geri yayılım, parametre güncelleme ve model optimizasyonu gibi görevleri gerçekleştirmek için bilgi işlem gücü kullanılır. Daha yüksek bilgi işlem gücü, modelin daha hızlı yakınsamasını ve verilerin özelliklerini öğrenmesini sağlayarak eğitim sürecini hızlandırabilir. AI modeli çıkarım aşaması için, eğitimli modeli tahmin ve çıkarım için yeni veri örneklerine uygulamak için bilgi işlem gücü kullanılır. Gerçek zamanlı uygulamalarda, bilgi işlem gücü düzeyi, modelin işleyebileceği istek miktarını ve yanıt hızını belirler.

Birçok karmaşık yapay zeka algoritması, büyük bilgi işlem kaynakları gerektirir. Geleneksel AI'nın gelişimi, donanım cihazlarının performansı ve bilgi işlem gücü ile sınırlıdır. Özellikle büyük ölçekli veri kümelerini işlerken veya oldukça karmaşık model eğitimi yürütürken daha güçlü bilgi işlem gücü gerekir.

Şu anda, pazarda akıllı bilgi işlem gücünün paylaşımı için olgun ürün ve çözümlerin eksikliği hâlâ var.Geleneksel bilgi işlem gücü piyasası, kişisel terminaller gibi üçüncü taraf sosyal boşta bilgi işlem gücünü ortaya koyuyor ve bilgi işlem gücü hizmeti operatörlerinin sahip olmadığı bilgi işlem gücü hizmeti operatörleri. Düğümleri etkili bir şekilde kontrol etme yeteneği Bilgi işlem gücü düğümlerinin güvenliği ve güvenilirliği garanti edilemez, bu da güvenlik korumasının kapsamını ve zorluğunu büyük ölçüde artırır.

Öğe 2: Veri

Gizlilik korumasına dayalı veri paylaşımı, AIGC modellemesi için önemli bir destektir.

Veri sağlama açısından, AIGC'nin model eğitiminin, iyi performans elde etmek ve modelin akıl yürütme yeteneğini ve doğruluğunu geliştirmek için büyük miktarda veri kullanması gerekir. Örnek olarak ChatGPT'yi ele alırsak, GPT eğitimi on milyarlarca jetonun verilerini kullanır. Büyük ölçekli bir AI dil modeli olarak GPT'nin eğitim verileri, web sayfaları, kitaplar, makaleler, tezler ve diğer halka açık metin kaynakları dahil olmak üzere İnternet'teki çok çeşitli metin kaynaklarını içerir. Bu veriler, birden fazla alanı ve konuyu kapsayarak geniş bilgi ve dil anlama yeteneklerine sahip modeller sağlar.

Sonuç olarak, büyük bir yapay zeka modelinin eğitimi çok büyük miktarda veri gerektirir ve tek bir işletmenin dahili verileri çoğu zaman talebi karşılamak için yetersiz kalır.Bu nedenle, bu süreçte veri paylaşımı gerekir.Ancak, küresel veri miktarı hızla büyüyen, veri paylaşımından kaynaklanan gizlilik sızıntısı, verilerin değerinden tam olarak yararlanmayı ciddi şekilde etkiledi. IBM Security'nin Temmuz 2022 raporuna göre, Mart 2021 ile Mart 2022 arasında dünya çapında 550 şirkette veri ihlali meydana geldi ve bir veri ihlalinin neden olduğu ortalama kayıp, 2020'ye kıyasla %13 artışla 4,4 milyon ABD dolarına ulaştı. Bu nedenle, veri gizliliğini ve güvenliğini sağlama öncülünde veri sirkülasyonu ve değer madenciliğinin nasıl yürütüleceği ve AIGC teknolojisinin büyümesine nasıl hizmet edileceği, sektörde artan bir endişe konusu haline geldi.

Web3 ve yapay zekanın birleşimi hangi iyileştirmeleri sağlayabilir?

Blockchain ve merkezi olmayan teknoloji üzerine inşa edilmiş yeni nesil bir İnternet olarak Web3, daha fazla merkezi olmayan, açık ve şeffaftır. AI, Web3 ile birleştirildiğinde, geleneksel AI'dan farklı birçok avantaj elde edebilir.

Dağıtılmış bilgi işlem kaynakları:

Web3'ün merkezi olmayan doğası, küresel ölçekte bilgi işlem kaynaklarının entegre edilmesini ve paylaşılmasını sağlar. Bu, yapay zeka modeli eğitimi ve çıkarımı için daha fazla bilgi işlem gücü sağlar. Geleneksel yapay zeka modeli eğitimi genellikle tek bir bilgi işlem cihazına veya bulut hizmeti sağlayıcısına dayanır, ancak Web3 ile birlikte küresel ağdaki dağıtılmış bilgi işlem kaynakları, daha verimli ve esnek bilgi işlem gücü desteği sağlamak için kullanılabilir.

Veri paylaşımı ve gizlilik koruması:

Web3'ün temel kavramlarından biri, ademi merkeziyetçilik ve kullanıcıların veriler üzerindeki gücüdür. Yapay zeka ile birleştiğinde Web3, kullanıcılara daha fazla kontrol ve veri paylaşımı fırsatı sağlayarak, yapay zeka modeli eğitimine ve veri paylaşımına daha özel ve güvenli bir şekilde katılmalarını sağlar.

Merkezi olmayan model geliştirme ve devreye alma:

Web3'ün akıllı sözleşmeleri ve dağıtılmış bilgi işlem platformu, yapay zeka modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını kolaylaştırabilir. Akıllı sözleşmeler, modelin eğitim sürecini yönetmek ve doğrulamak için merkezi olmayan bir yol sağlayabilirken, dağıtılmış bilgi işlem platformu, modelin eğitimini ve akıl yürütmesini hızlandırmak için küresel ağdaki bilgi işlem kaynaklarını kullanabilir.

Veri kalitesini ve çeşitliliğini geliştirin:

Web3, kullanıcıları bir teşvik mekanizması ve merkezi olmayan bir veri pazarı aracılığıyla daha yüksek kaliteli ve çeşitli veriler sağlamaya teşvik edebilir, böylece geleneksel yapay zekanın karşılaştığı veri sınırlama sorununu iyileştirebilir.

AIGC platformu WaterWheel of Web3.0'ı örnek olarak alın

Bilgi işlem güç modülünde:

Waterwheel'in bilgi işlem gücü ağı, güvenilir, açık ve verimli bir bilgi işlem gücü paylaşım platformu oluşturmak için TEE teknolojisi ile blok zinciri teknolojisini birleştirir. Tüm ağ bilgi işlem gücü düğümlerini ve blok zinciri düğümlerini koordine etme ve envanterleme yeteneğine sahiptir ve dünya çapında boşta kalan kaynakları yönetebilir. . bilgi işlem gücü.

Veri modülünde:

Waterwheel, blockchain ve gizlilik bilgi işlemine dayalı merkezi olmayan bir veri paylaşım platformudur, küresel bir veri varlığı ağı oluşturur, veri katılımcılarının verileri kaydetmesini ve veri kitle fonlaması görevlerine katılmasını destekler ve güvenliği çözmek için gizlilik bilgi işlem teknolojisi aracılığıyla veri dolaşım sürecini çözer. ortamdaki veri sızıntısı sorunları, veri güvenliği ve mahremiyeti sağlama öncülünde, verilere katkıda bulunanlara değer faydaları sağlayacaktır.

AIGC'de yazma modülleri:

Geleneksel AIGC ayrıca gizlilik korumasından yoksundur. Kullanıcıların benzersiz fikirlerinin çoğu, hızlı giriş yoluyla doğrudan ifşa edilecektir. Farklı AI modeli sağlama ve faturalandırma yöntemleri de kullanıcıların daha yüksek maliyetler ödemesine neden olur. AI modeli tamamlandığında, yaratıcıların geleneksel telif hakkı işlemlerinden makul gelir elde etmesi zordur.

Model sunma modülünde:

Waterwheel, güvenli ve güvenilir bir model eğitim platformu oluşturmak için blok zinciri, gizlilik bilgi işlemi ve yapay zeka teknolojisini entegre eder. Gizlilik bilgi işlemi TEE teknolojisinin uzaktan sertifikasyonu ve gizlilik ortamını kullanarak, model eğitim tarafları, veri sağlayıcılar ve bilgi işlem gücü sağlayıcıları arasındaki boşluğu çözer. Karşılıklı güvensizlik ve veri sızıntısı riski sorunları, model eğitim süreci boyunca verilerin ve modellerin "kullanılabilir ve görünmez" durumda olmasını sağlar, AI model eğitmenlerinin daha fazla veriyi güvenli ve uyumlu bir şekilde elde etmesine yardımcı olurken, AI modellerini In'de barındırır. gizlilik ortamı, modelin güvenliği ve gizliliği garanti edilir.

AI endüstrisinin geliştirilmesini ve uygulanmasını destekleyen daha fazla Web3.0 platformu görmeyi dört gözle bekliyorum!