Với sự xuất hiện của Chat-GPT, chúng ta đã bước vào kỷ nguyên đổi mới đột phá do AIGC mang lại.
AIGC (AI Generated Content) được coi là phương thức sản xuất nội dung mới sau UGC và PGC. Tranh AI, viết AI... đều là nhánh của AIGC. Chat-GPT là mô hình ngôn ngữ AI lớn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình AI Là một hình thức cụ thể của AIGC, đâu là những yếu tố chính trong quá trình đào tạo và quá trình suy luận?
Yếu tố 1: sức mạnh tính toán
Dữ liệu đa dạng và chất lượng cao là cơ sở để đào tạo các mô hình AI và sức mạnh tính toán cung cấp động lực cho việc đào tạo mô hình.
Về cung cấp sức mạnh tính toán, đối với giai đoạn đào tạo mô hình AI, sức mạnh tính toán được sử dụng để thực hiện các tác vụ như lan truyền ngược, cập nhật tham số và tối ưu hóa mô hình trên các tập dữ liệu quy mô lớn. Sức mạnh tính toán cao hơn có thể tăng tốc quá trình đào tạo, cho phép mô hình hội tụ nhanh hơn và tìm hiểu các đặc điểm của dữ liệu. Đối với giai đoạn suy luận mô hình AI, sức mạnh tính toán được sử dụng để áp dụng mô hình được đào tạo vào các trường hợp dữ liệu mới để dự đoán và suy luận. Trong các ứng dụng thời gian thực, mức độ sức mạnh tính toán xác định số lượng yêu cầu và tốc độ phản hồi mà mô hình có thể xử lý.
Nhiều thuật toán AI phức tạp đòi hỏi tài nguyên máy tính lớn. Sự phát triển của AI truyền thống bị hạn chế bởi hiệu suất và khả năng tính toán của các thiết bị phần cứng. Đặc biệt khi xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn hoặc tiến hành đào tạo mô hình rất phức tạp, cần có sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn.
Hiện tại, trên thị trường vẫn còn thiếu các sản phẩm và giải pháp trưởng thành để chia sẻ sức mạnh tính toán thông minh.Thị trường điện toán truyền thống giới thiệu sức mạnh tính toán nhàn rỗi xã hội của bên thứ ba như thiết bị đầu cuối cá nhân và các nhà khai thác dịch vụ sức mạnh tính toán không có khả năng kiểm soát hiệu quả các nút. Tính bảo mật và độ tin cậy của các nút sức mạnh tính toán không thể được đảm bảo, điều này làm tăng đáng kể độ rộng và độ khó của việc bảo vệ an ninh.
Yếu tố 2: Dữ liệu
Chia sẻ dữ liệu dựa trên bảo vệ quyền riêng tư là một hỗ trợ quan trọng cho mô hình AIGC.
Về mặt cung cấp dữ liệu, việc đào tạo mô hình của AIGC cần sử dụng một lượng lớn dữ liệu để đạt được hiệu suất tốt và nâng cao khả năng suy luận cũng như độ chính xác của mô hình. Lấy ChatGPT làm ví dụ, việc đào tạo GPT sử dụng dữ liệu của hàng chục tỷ mã thông báo. Là một mô hình ngôn ngữ AI quy mô lớn, dữ liệu đào tạo của GPT bao gồm nhiều nguồn văn bản trên Internet, bao gồm các trang web, sách, bài báo, luận văn và các nguồn văn bản có sẵn công khai khác. Những dữ liệu này bao gồm nhiều lĩnh vực và chủ đề, cho phép các mô hình có kiến thức rộng và khả năng hiểu ngôn ngữ.
Nhìn chung, việc đào tạo một mô hình AI lớn đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ và dữ liệu nội bộ của một doanh nghiệp thường không đủ đáp ứng nên quá trình này cần phải chia sẻ dữ liệu. đang phát triển nhanh chóng, rò rỉ quyền riêng tư do chia sẻ dữ liệu đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến việc tận dụng hết giá trị của dữ liệu. Theo báo cáo của IBM Security vào tháng 7 năm 2022, các vụ vi phạm dữ liệu đã xảy ra ở 550 công ty trên toàn thế giới trong khoảng thời gian từ tháng 3 năm 2021 đến tháng 3 năm 2022 và thiệt hại trung bình do vi phạm dữ liệu gây ra đạt 4,4 triệu đô la Mỹ, tăng 13% so với năm 2020 Do đó, làm thế nào để thực hiện lưu thông dữ liệu và khai thác giá trị với tiền đề đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đồng thời phục vụ sự phát triển của công nghệ AIGC đã trở thành một chủ đề ngày càng được quan tâm trong ngành.
Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể mang lại những cải tiến gì?
Là một thế hệ Internet mới được xây dựng trên công nghệ chuỗi khối và phi tập trung, Web3 có tính phi tập trung, cởi mở và minh bạch cao hơn. Khi AI được kết hợp với Web3, nó có thể đạt được nhiều lợi thế khác với AI truyền thống.
Tài nguyên điện toán phân tán:
Bản chất phi tập trung của Web3 cho phép tích hợp và chia sẻ các tài nguyên máy tính trên quy mô toàn cầu. Điều này cung cấp sức mạnh tính toán lớn hơn cho đào tạo và suy luận mô hình AI. Đào tạo mô hình AI truyền thống thường dựa vào một thiết bị điện toán hoặc nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhưng kết hợp với Web3, tài nguyên điện toán phân tán trong mạng toàn cầu có thể được sử dụng để cung cấp hỗ trợ sức mạnh điện toán linh hoạt và hiệu quả hơn.
Chia sẻ dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư:
Một trong những khái niệm cốt lõi của Web3 là phân cấp và quyền lực của người dùng đối với dữ liệu. Kết hợp với AI, Web3 có thể cung cấp cho người dùng nhiều cơ hội kiểm soát và chia sẻ dữ liệu hơn, cho phép họ tham gia đào tạo mô hình AI và chia sẻ dữ liệu theo cách riêng tư và an toàn hơn.
Xây dựng và triển khai mô hình phi tập trung:
Các hợp đồng thông minh và nền tảng điện toán phân tán của Web3 có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và triển khai các mô hình AI. Hợp đồng thông minh có thể cung cấp một cách phi tập trung để quản lý và xác minh quy trình đào tạo của mô hình, trong khi nền tảng điện toán phân tán có thể sử dụng tài nguyên điện toán trong mạng toàn cầu để tăng tốc quá trình đào tạo và lập luận của mô hình.
Nâng cao chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu:
Web3 có thể khuyến khích người dùng cung cấp dữ liệu chất lượng cao và đa dạng hơn thông qua cơ chế khuyến khích và thị trường dữ liệu phi tập trung, từ đó cải thiện vấn đề giới hạn dữ liệu mà AI truyền thống gặp phải.
Lấy nền tảng AIGC WaterWheel của Web3.0 làm ví dụ
Trong mô-đun sức mạnh tính toán:
Mạng điện toán của Waterwheel kết hợp công nghệ TEE và công nghệ chuỗi khối để xây dựng một nền tảng chia sẻ điện toán đáng tin cậy, cởi mở và hiệu quả. Nó có khả năng phối hợp và kiểm kê toàn bộ các nút điện toán mạng và nút chuỗi khối, đồng thời có thể quản lý các tài nguyên nhàn rỗi trên toàn thế giới .sức mạnh tính toán.
Trong mô-đun dữ liệu:
Waterwheel là một nền tảng chia sẻ dữ liệu phi tập trung dựa trên blockchain và tính toán quyền riêng tư, xây dựng mạng tài sản dữ liệu toàn cầu, hỗ trợ những người đóng góp dữ liệu đăng ký dữ liệu và tham gia vào các nhiệm vụ gây quỹ cộng đồng dữ liệu, đồng thời giải quyết quy trình lưu thông dữ liệu thông qua công nghệ điện toán quyền riêng tư Để giải quyết vấn đề bảo mật vấn đề rò rỉ dữ liệu trên phương tiện, trên tiền đề đảm bảo an toàn và quyền riêng tư của dữ liệu, nó sẽ mang lại lợi ích giá trị cho những người đóng góp dữ liệu.
Các mô-đun soạn thảo trong AIGC:
AIGC truyền thống cũng thiếu bảo vệ quyền riêng tư. Hầu hết các ý tưởng độc đáo của người dùng sẽ được tiết lộ trực tiếp thông qua đầu vào nhanh chóng. Các phương thức cung cấp và thanh toán mô hình AI khác nhau cũng khiến người dùng phải trả chi phí cao hơn. Vì quá trình tạo AIGC chủ yếu bao gồm Sau khi Mô hình AI hoàn thiện, người sáng tạo khó có được thu nhập hợp lý thông qua các giao dịch bản quyền truyền thống.
Trong mô-đun phục vụ mô hình:
Waterwheel tích hợp chuỗi khối, điện toán riêng tư và công nghệ AI để tạo ra một nền tảng đào tạo mô hình an toàn và đáng tin cậy. Bằng cách sử dụng chứng nhận từ xa và môi trường bảo mật của công nghệ TEE điện toán riêng tư, nó giải quyết khoảng cách giữa các bên đào tạo mô hình, nhà cung cấp dữ liệu và nhà cung cấp điện toán. Các vấn đề về rủi ro rò rỉ dữ liệu và mất lòng tin lẫn nhau, đảm bảo rằng dữ liệu và mô hình ở trạng thái "có sẵn và vô hình" trong suốt quá trình đào tạo mô hình, giúp những người đào tạo mô hình AI thu được nhiều dữ liệu hơn theo cách an toàn và tuân thủ, đồng thời lưu trữ các mô hình AI trong In môi trường riêng tư, tính bảo mật và quyền riêng tư của mô hình được đảm bảo.
Mong được thấy nhiều nền tảng Web3.0 thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của ngành công nghiệp AI!
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Trí tuệ nhân tạo trong kỷ nguyên Web3: Khám phá tiềm năng không giới hạn của chuỗi khối và trí tuệ nhân tạo
Với sự xuất hiện của Chat-GPT, chúng ta đã bước vào kỷ nguyên đổi mới đột phá do AIGC mang lại.
AIGC (AI Generated Content) được coi là phương thức sản xuất nội dung mới sau UGC và PGC. Tranh AI, viết AI... đều là nhánh của AIGC. Chat-GPT là mô hình ngôn ngữ AI lớn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình AI Là một hình thức cụ thể của AIGC, đâu là những yếu tố chính trong quá trình đào tạo và quá trình suy luận?
Yếu tố 1: sức mạnh tính toán
Dữ liệu đa dạng và chất lượng cao là cơ sở để đào tạo các mô hình AI và sức mạnh tính toán cung cấp động lực cho việc đào tạo mô hình.
Về cung cấp sức mạnh tính toán, đối với giai đoạn đào tạo mô hình AI, sức mạnh tính toán được sử dụng để thực hiện các tác vụ như lan truyền ngược, cập nhật tham số và tối ưu hóa mô hình trên các tập dữ liệu quy mô lớn. Sức mạnh tính toán cao hơn có thể tăng tốc quá trình đào tạo, cho phép mô hình hội tụ nhanh hơn và tìm hiểu các đặc điểm của dữ liệu. Đối với giai đoạn suy luận mô hình AI, sức mạnh tính toán được sử dụng để áp dụng mô hình được đào tạo vào các trường hợp dữ liệu mới để dự đoán và suy luận. Trong các ứng dụng thời gian thực, mức độ sức mạnh tính toán xác định số lượng yêu cầu và tốc độ phản hồi mà mô hình có thể xử lý.
Nhiều thuật toán AI phức tạp đòi hỏi tài nguyên máy tính lớn. Sự phát triển của AI truyền thống bị hạn chế bởi hiệu suất và khả năng tính toán của các thiết bị phần cứng. Đặc biệt khi xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn hoặc tiến hành đào tạo mô hình rất phức tạp, cần có sức mạnh tính toán mạnh mẽ hơn.
Hiện tại, trên thị trường vẫn còn thiếu các sản phẩm và giải pháp trưởng thành để chia sẻ sức mạnh tính toán thông minh.Thị trường điện toán truyền thống giới thiệu sức mạnh tính toán nhàn rỗi xã hội của bên thứ ba như thiết bị đầu cuối cá nhân và các nhà khai thác dịch vụ sức mạnh tính toán không có khả năng kiểm soát hiệu quả các nút. Tính bảo mật và độ tin cậy của các nút sức mạnh tính toán không thể được đảm bảo, điều này làm tăng đáng kể độ rộng và độ khó của việc bảo vệ an ninh.
Yếu tố 2: Dữ liệu
Chia sẻ dữ liệu dựa trên bảo vệ quyền riêng tư là một hỗ trợ quan trọng cho mô hình AIGC.
Về mặt cung cấp dữ liệu, việc đào tạo mô hình của AIGC cần sử dụng một lượng lớn dữ liệu để đạt được hiệu suất tốt và nâng cao khả năng suy luận cũng như độ chính xác của mô hình. Lấy ChatGPT làm ví dụ, việc đào tạo GPT sử dụng dữ liệu của hàng chục tỷ mã thông báo. Là một mô hình ngôn ngữ AI quy mô lớn, dữ liệu đào tạo của GPT bao gồm nhiều nguồn văn bản trên Internet, bao gồm các trang web, sách, bài báo, luận văn và các nguồn văn bản có sẵn công khai khác. Những dữ liệu này bao gồm nhiều lĩnh vực và chủ đề, cho phép các mô hình có kiến thức rộng và khả năng hiểu ngôn ngữ.
Nhìn chung, việc đào tạo một mô hình AI lớn đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ và dữ liệu nội bộ của một doanh nghiệp thường không đủ đáp ứng nên quá trình này cần phải chia sẻ dữ liệu. đang phát triển nhanh chóng, rò rỉ quyền riêng tư do chia sẻ dữ liệu đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến việc tận dụng hết giá trị của dữ liệu. Theo báo cáo của IBM Security vào tháng 7 năm 2022, các vụ vi phạm dữ liệu đã xảy ra ở 550 công ty trên toàn thế giới trong khoảng thời gian từ tháng 3 năm 2021 đến tháng 3 năm 2022 và thiệt hại trung bình do vi phạm dữ liệu gây ra đạt 4,4 triệu đô la Mỹ, tăng 13% so với năm 2020 Do đó, làm thế nào để thực hiện lưu thông dữ liệu và khai thác giá trị với tiền đề đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đồng thời phục vụ sự phát triển của công nghệ AIGC đã trở thành một chủ đề ngày càng được quan tâm trong ngành.
Sự kết hợp giữa Web3 và AI có thể mang lại những cải tiến gì?
Là một thế hệ Internet mới được xây dựng trên công nghệ chuỗi khối và phi tập trung, Web3 có tính phi tập trung, cởi mở và minh bạch cao hơn. Khi AI được kết hợp với Web3, nó có thể đạt được nhiều lợi thế khác với AI truyền thống.
Tài nguyên điện toán phân tán:
Bản chất phi tập trung của Web3 cho phép tích hợp và chia sẻ các tài nguyên máy tính trên quy mô toàn cầu. Điều này cung cấp sức mạnh tính toán lớn hơn cho đào tạo và suy luận mô hình AI. Đào tạo mô hình AI truyền thống thường dựa vào một thiết bị điện toán hoặc nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhưng kết hợp với Web3, tài nguyên điện toán phân tán trong mạng toàn cầu có thể được sử dụng để cung cấp hỗ trợ sức mạnh điện toán linh hoạt và hiệu quả hơn.
Chia sẻ dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư:
Một trong những khái niệm cốt lõi của Web3 là phân cấp và quyền lực của người dùng đối với dữ liệu. Kết hợp với AI, Web3 có thể cung cấp cho người dùng nhiều cơ hội kiểm soát và chia sẻ dữ liệu hơn, cho phép họ tham gia đào tạo mô hình AI và chia sẻ dữ liệu theo cách riêng tư và an toàn hơn.
Xây dựng và triển khai mô hình phi tập trung:
Các hợp đồng thông minh và nền tảng điện toán phân tán của Web3 có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và triển khai các mô hình AI. Hợp đồng thông minh có thể cung cấp một cách phi tập trung để quản lý và xác minh quy trình đào tạo của mô hình, trong khi nền tảng điện toán phân tán có thể sử dụng tài nguyên điện toán trong mạng toàn cầu để tăng tốc quá trình đào tạo và lập luận của mô hình.
Nâng cao chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu:
Web3 có thể khuyến khích người dùng cung cấp dữ liệu chất lượng cao và đa dạng hơn thông qua cơ chế khuyến khích và thị trường dữ liệu phi tập trung, từ đó cải thiện vấn đề giới hạn dữ liệu mà AI truyền thống gặp phải.
Lấy nền tảng AIGC WaterWheel của Web3.0 làm ví dụ
Trong mô-đun sức mạnh tính toán:
Mạng điện toán của Waterwheel kết hợp công nghệ TEE và công nghệ chuỗi khối để xây dựng một nền tảng chia sẻ điện toán đáng tin cậy, cởi mở và hiệu quả. Nó có khả năng phối hợp và kiểm kê toàn bộ các nút điện toán mạng và nút chuỗi khối, đồng thời có thể quản lý các tài nguyên nhàn rỗi trên toàn thế giới .sức mạnh tính toán.
Trong mô-đun dữ liệu:
Waterwheel là một nền tảng chia sẻ dữ liệu phi tập trung dựa trên blockchain và tính toán quyền riêng tư, xây dựng mạng tài sản dữ liệu toàn cầu, hỗ trợ những người đóng góp dữ liệu đăng ký dữ liệu và tham gia vào các nhiệm vụ gây quỹ cộng đồng dữ liệu, đồng thời giải quyết quy trình lưu thông dữ liệu thông qua công nghệ điện toán quyền riêng tư Để giải quyết vấn đề bảo mật vấn đề rò rỉ dữ liệu trên phương tiện, trên tiền đề đảm bảo an toàn và quyền riêng tư của dữ liệu, nó sẽ mang lại lợi ích giá trị cho những người đóng góp dữ liệu.
Các mô-đun soạn thảo trong AIGC:
AIGC truyền thống cũng thiếu bảo vệ quyền riêng tư. Hầu hết các ý tưởng độc đáo của người dùng sẽ được tiết lộ trực tiếp thông qua đầu vào nhanh chóng. Các phương thức cung cấp và thanh toán mô hình AI khác nhau cũng khiến người dùng phải trả chi phí cao hơn. Vì quá trình tạo AIGC chủ yếu bao gồm Sau khi Mô hình AI hoàn thiện, người sáng tạo khó có được thu nhập hợp lý thông qua các giao dịch bản quyền truyền thống.
Trong mô-đun phục vụ mô hình:
Waterwheel tích hợp chuỗi khối, điện toán riêng tư và công nghệ AI để tạo ra một nền tảng đào tạo mô hình an toàn và đáng tin cậy. Bằng cách sử dụng chứng nhận từ xa và môi trường bảo mật của công nghệ TEE điện toán riêng tư, nó giải quyết khoảng cách giữa các bên đào tạo mô hình, nhà cung cấp dữ liệu và nhà cung cấp điện toán. Các vấn đề về rủi ro rò rỉ dữ liệu và mất lòng tin lẫn nhau, đảm bảo rằng dữ liệu và mô hình ở trạng thái "có sẵn và vô hình" trong suốt quá trình đào tạo mô hình, giúp những người đào tạo mô hình AI thu được nhiều dữ liệu hơn theo cách an toàn và tuân thủ, đồng thời lưu trữ các mô hình AI trong In môi trường riêng tư, tính bảo mật và quyền riêng tư của mô hình được đảm bảo.
Mong được thấy nhiều nền tảng Web3.0 thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng của ngành công nghiệp AI!