Усиление конкуренции за данные и тенденции к демократизации данных

Данные - это основа и движущая сила для обучения и совершенствования моделей ИИ. Без достаточного количества высококачественных данных модели ИИ не смогут повысить свою производительность или адаптироваться к различным сценариям. В то же время, данные - это дефицитный и ценный ресурс. Компании, имеющие доступ к большому количеству новых данных, могут получить конкурентные преимущества и выгодные условия. Поэтому различные стороны активно ищут и разрабатывают новые источники данных, одновременно защищая свои собственные данные от посягательств.

Однако современная экосистема данных сталкивается с некоторыми проблемами и трудностями, такими как:

• Монополия данных: Крупные интернет-компании сформировали значительную монополию на данные, собирая, храня, анализируя и используя личные данные пользователей, что исключает других конкурентов и новаторов.
• Конфиденциальность данных: Личные данные пользователей получают, используют не по назначению, сливают или продают крупные интернет-компании без согласия, нарушая права пользователей на конфиденциальность и самостоятельность.
• Качество данных: По таким причинам, как непрозрачные источники данных, несоответствующие стандарты данных и неправильная обработка данных, возникают проблемы с качеством данных, такие как неполнота, несоответствие, шум или предвзятость.
• Исчерпание данных: По мере того, как модели ИИ становятся все более сложными и массивными, для обучения и совершенствования требуется все больше и больше высококачественных данных. Однако существующие источники данных могут не удовлетворить этот спрос, создавая риск исчерпания данных.

Для решения этих проблем и задач индустрия предлагает несколько возможных решений:

• Синтез данных: Используя такие техники, как генеративные адверсарные сети (GAN), создавайте виртуальные, но реалистичные данные, чтобы расширить существующие наборы данных.
• Объединения данных: Используйте шифровальные, распределенные и совместные технологии для обеспечения межинститутского, межрегионального и междоменного обмена данными и сотрудничества, защищая при этом конфиденциальность и безопасность данных.
• Рынки данных: Используйте такие технологии, как блокчейн, смарт-контракты и токены, чтобы обеспечить децентрализованные, прозрачные и справедливые транзакции и обращение данных.

Среди них наше внимание привлекла модель создания маховика данных с помощью распределенной архитектуры Web3. Web3 относится к Интернету следующего поколения, построенному на технологии блокчейн и децентрализованных сетях. Web3 позволяет пользователям полностью контролировать и владеть своими данными, стимулируя обмен данными с помощью токенов. Таким образом, создатели моделей ИИ могут получать авторизованные данные пользователей через платформу Web3, а пользователи могут получать соответствующие вознаграждения. Эта модель способствует циркуляции данных и инновациям, защищая при этом конфиденциальность и безопасность данных.

Как построить децентрализованный маховик данных для больших моделей

Чтобы использовать распределенную архитектуру Web3 для создания децентрализованного маховика больших модельных данных, нам необходимо рассмотреть следующие аспекты:

Определите стратегию и цели в области данных

Прежде чем приступить к сбору и использованию данных, необходимо иметь четкое видение, проясняющее, чего можно достичь с помощью данных и как это согласуется с бизнес-целями. Также необходимо определить ключевых заинтересованных лиц, метрики и результаты, на которые будет ориентироваться проект по работе с данными. Например, в платформе электронной коммерции с искусственным интеллектом, построенной на инфраструктуре Web3, очень важно создавать данные на основе потребностей пользователей, используя данные о потребителях для создания базы данных вектора спроса. Когда производственная сторона взаимодействует с базой данных потребителя, оплата соответствующего токена должна производиться в соответствии со смарт-контрактами.

Собирайте и храните данные из нескольких источников

Чтобы создать всеобъемлющий и разнообразный набор данных, необходимо собирать и хранить данные из различных источников, таких как веб-скраппинг, взаимодействие с пользователями, датчики и т.д. Для безопасного и эффективного хранения и управления данными следует использовать надежную и масштабируемую облачную платформу, например, Amazon Web Services. Сбор данных должен осуществляться с помощью различных баз данных вертикальных векторов посредством контрактных приобретений.

Трансформируйте и обогащайте данные

Чтобы сделать данные пригодными для машинного обучения, они должны пройти предварительную обработку, очистку, маркировку, улучшение и организацию. Для автоматизации и оптимизации этих процессов следует использовать инструменты для маркировки и проектирования данных, такие как Labelbox или AtScale.

Создание и обучение больших моделей

Используйте данные для создания и обучения крупномасштабных моделей машинного обучения, способных обеспечить точные и надежные результаты. Базовые модели, такие как ChatGPT или PaLM, можно использовать в качестве отправной точки для построения собственных моделей, а для реализации и обучения моделей можно использовать такие фреймворки, как PyTorch или TensorFlow.

Развертывание и управление большими моделями в производстве

Чтобы предоставить результаты модели пользователям и клиентам, модели необходимо развернуть и управлять ими в производственных условиях. Для обеспечения производительности, безопасности и масштабируемости модели следует использовать такие платформы и инструменты, как MLCommons или TensorBoard.

Интегрируйте большие модели в продукты и услуги

Чтобы обеспечить ценность для пользователей и клиентов, большие модели должны быть интегрированы в продукты и услуги, которые решают их проблемы или удовлетворяют их потребности. API и библиотеки, такие как OpenAI Playground или Hugging Face Transformers, могут использоваться для доступа и использования больших моделей для различных задач.

Собирайте и анализируйте отзывы пользователей и клиентов о результатах работы больших моделей.

Чтобы улучшить большие модели на основе отзывов пользователей и клиентов, необходимо собирать и анализировать их оценки, комментарии, мнения, клики, покупки и т.д. Для отслеживания и измерения их поведения и мнений можно использовать аналитические инструменты и опросники, такие как Google Analytics или Google Forms.

Основные этапы маховика данных

Основываясь на упомянутых аспектах, давайте более подробно рассмотрим, как использовать маховик данных в больших модельных приложениях, построенных на единой инфраструктуре Web3 для ценности личных и общественных данных. Этот тип маховика данных должен учитывать следующие важные этапы:

Получение данных: Данные получаются точечно через порталы приложений ИИ, а пользователи поощряются токенами. Это означает, что пользователи могут получать прибыль, делясь своими данными, а не быть эксплуатируемыми и контролируемыми крупными компаниями, как в Web 2.0. Возможные методы получения данных включают в себя веб-скраппинг, взаимодействие с пользователем, датчики и т.д. Эти данные могут быть проверены, авторизованы и вознаграждены с помощью смарт-контрактов на платформе Web3, что обеспечивает защиту прав пользователей на данные и конфиденциальность.

Преобразование данных: Данные векторно маркируются, и создается система количественной оценки данных. Токены платятся за точечные соединения распределенных данных единиц, а цена на данные устанавливается с помощью смарт-контрактов во время маркировки. Это означает, что данные могут быть предварительно обработаны, очищены, помечены, улучшены и организованы для целей машинного обучения. Эти процессы можно стандартизировать, координировать и стимулировать с помощью смарт-контрактов на платформе Web3, повышая тем самым качество и эффективность данных.

Разработка моделей: Обучите вертикальные большие модели с помощью данных векторной базы данных в сегментированных областях. Это подразумевает использование данных для создания и обучения крупномасштабных моделей машинного обучения, которые обеспечивают точные и надежные результаты. Эти модели могут быть разработаны, оптимизированы и оценены с помощью смарт-контрактов на платформе Web3, что повышает их производительность и адаптивность.

Потребление модели и данных: Цены на оба продукта устанавливаются с помощью смарт-контрактов, и любой пользователь API должен заплатить через смарт-контракты за использование модели и данных. Это означает, что модели и данные могут быть интегрированы в продукты и услуги, обеспечивая ценность для пользователей и клиентов, например, понимание естественного языка, компьютерное зрение, рекомендательные системы и т.д. Этими продуктами и услугами можно торговать, распределять их и вознаграждать с помощью смарт-контрактов на платформе Web3, что обеспечивает циркуляцию данных и инновации.

Отзывы о моделях и данных: Как собирать и анализировать отзывы пользователей и клиентов о результатах работы модели и данных. Это означает совершенствование моделей и данных, основанных на оценках пользователей и клиентов, комментариях, мнениях, кликах, покупках и т.д. Эта обратная связь может быть собрана, проанализирована и вознаграждена с помощью смарт-контрактов на платформе Web3, что позволяет добиться непрерывной оптимизации моделей и данных.

Цели децентрализованного маховика данных

Цель децентрализованного маховика данных большой модели - не только обучение больших моделей, но и достижение бизнес-аналитики. Обновляемые в реальном времени данные используются не только для обучения больших моделей, чтобы использовать их общественную ценность, но и для реализации личной ценности пользователей через системы передачи данных "точка-точка". Его цель - преодолеть разрыв между потребительскими и производственными данными, создать систему промышленной цепочки, которая соединит сторону предложения со стороной спроса, сформировать по-настоящему децентрализованное бизнес-сообщество и реализовать демократизацию данных, автономию и создание стоимости.

Чтобы достичь этой цели, мы можем реализовать ее следующими способами:

Маховик данных может повысить эффективность обучения и результативность больших моделей. Используя распределенную архитектуру Web3, пользователи могут полностью контролировать и владеть своими данными, а также обмениваться ими с помощью механизма поощрения Token. Таким образом, создатели моделей ИИ могут получать авторизованные данные от пользователей через платформу Web3, а пользователи могут получать соответствующие вознаграждения. Эта модель может способствовать циркуляции данных и инновациям, одновременно защищая конфиденциальность и безопасность данных. Эти данные можно использовать для создания и обучения крупномасштабных моделей машинного обучения, обеспечивающих точные и надежные результаты, например, для понимания естественного языка, компьютерного зрения, рекомендательных систем и т.д.

Маховик данных может соединить данные о потребителях с данными о производстве. Используя смарт-контракты для ценообразования, любой пользователь API должен заплатить через смарт-контракты за использование модели и данных. Это означает, что модели и данные могут быть интегрированы в продукты и услуги, обеспечивая ценность для пользователей и клиентов. Этими продуктами и услугами можно торговать, распределять их и вознаграждать с помощью смарт-контрактов на платформе Web3, что обеспечивает циркуляцию данных и инновации. Таким образом, данные о потребителях могут создать базу данных векторов потребителей, и когда производственная сторона взаимодействует с базой данных потребителей, требуется оплата токенами в соответствии со смарт-контрактами. Этот метод позволяет создать систему промышленной цепочки, которая соединяет спрос и предложение, повышая тем самым эффективность и результативность бизнеса.

Маховик данных может сформировать по-настоящему децентрализованное бизнес-сообщество. Используя маховик данных, состоящий из крупных типовых приложений, построенных на единой инфраструктуре ценности персональных и публичных данных Web3, можно добиться сотрудничества и взаимного выигрыша пользователей, поставщиков и платформ. Грядущие законы о защите данных сложно реализовать в среде Web2.0, и с технической точки зрения они не могут полностью защитить пользовательские данные и противостоять монополии данных. Напротив, в технической среде распределенной структуры маховика больших модельных данных пользователи могут получать прибыль, делясь своими данными, а не эксплуатироваться и контролироваться крупными компаниями, как в Web 2.0. Разработчики могут создавать и обучать высокопроизводительные большие модели, используя авторизованные данные пользователей, и интегрировать их в продукты и услуги. Платформы могут способствовать инновациям в области данных и моделей, предоставляя безопасные, прозрачные и справедливые механизмы торговли и обращения. Этот метод позволяет добиться демократизации данных, автономии и создания ценности.

Заключение

Создание децентрализованного маховика больших модельных данных с помощью распределенной архитектуры Web3 - это многообещающее решение, которое может решить некоторые из существующих проблем и задач в нынешней экосистеме данных и способствовать циркуляции данных и инновациям. Чтобы достичь этой цели, нам необходимо рассмотреть множество аспектов, начиная с разработки стратегий и целей использования данных и заканчивая сбором и анализом отзывов пользователей, избегая при этом некоторых распространенных ловушек. Нам также необходимо подумать о том, как использовать маховик данных больших модельных приложений, построенных на единой инфраструктуре ценности персональных и публичных данных Web3, тем самым добиваясь сотрудничества и взаимной выгоды между пользователями, поставщиками и платформами. Мы надеемся, что эта статья поможет Вам получить полезную информацию.

Отказ от ответственности：

1. Эта статья перепечатана из[FlerkenS]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору[大噬元兽]. Если у Вас есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и они незамедлительно рассмотрят их.
2. Предупреждение об ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционным советом.
3. Перевод статьи на другие языки осуществляется командой Gate Learn. Если не указано, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.