Con el surgimiento de Chat-GPT, hemos entrado en la era de la innovación disruptiva traída por AIGC.
AIGC (Contenido generado por IA) se considera un nuevo método de producción de contenido después de UGC y PGC. Pintura de IA, escritura de IA, etc. son todas ramas de AIGC. Chat-GPT es un gran modelo de lenguaje de IA para procesamiento de lenguaje natural, modelo de IA Como forma específica de AIGC, ¿cuáles son los elementos clave en el proceso de formación y razonamiento?
Elemento 1: poder de cómputo
Los datos diversos y de alta calidad son la base para entrenar modelos de IA, y la potencia informática proporciona la fuerza impulsora para el entrenamiento de modelos.
En términos de suministro de potencia informática, para la fase de entrenamiento del modelo de IA, la potencia informática se utiliza para realizar tareas como la retropropagación, la actualización de parámetros y la optimización del modelo en conjuntos de datos a gran escala. Una mayor potencia informática puede acelerar el proceso de entrenamiento, lo que permite que el modelo converja más rápido y aprenda las características de los datos. Para la fase de inferencia del modelo de IA, se utiliza la potencia informática para aplicar el modelo entrenado a nuevas instancias de datos para predicción e inferencia. En las aplicaciones en tiempo real, el nivel de potencia informática determina la cantidad de solicitudes y la velocidad de respuesta que puede manejar el modelo.
Muchos algoritmos de IA complejos requieren recursos informáticos masivos. El desarrollo de la IA tradicional está limitado por el rendimiento y la potencia informática de los dispositivos de hardware. Especialmente cuando se procesan conjuntos de datos a gran escala o se realiza un entrenamiento de modelos muy complejo, se requiere una potencia informática más potente.
En la actualidad, todavía hay una falta de productos y soluciones maduros para compartir el poder de cómputo inteligente en el mercado.El mercado de poder de cómputo tradicional introduce poder de cómputo inactivo social de terceros, como terminales personales, y los operadores de servicios de poder de cómputo no tienen la capacidad de controlar efectivamente los nodos.La seguridad y la credibilidad de los nodos de potencia informática no se pueden garantizar, lo que aumenta en gran medida la amplitud y la dificultad de la protección de seguridad.
Elemento 2: Datos
El intercambio de datos basado en la protección de la privacidad es un apoyo importante para el modelado AIGC.
En términos de suministro de datos, el entrenamiento del modelo de AIGC necesita utilizar una gran cantidad de datos para obtener un buen rendimiento y mejorar la capacidad de razonamiento y la precisión del modelo. Tomando ChatGPT como ejemplo, el entrenamiento de GPT utiliza datos de decenas de miles de millones de tokens. Como modelo de lenguaje de IA a gran escala, los datos de entrenamiento de GPT incluyen una amplia gama de fuentes de texto en Internet, incluidas páginas web, libros, artículos, tesis y otros recursos de texto disponibles públicamente. Estos datos cubren múltiples dominios y temas, lo que permite modelos con amplios conocimientos y capacidades de comprensión del idioma.
En general, entrenar un modelo de IA grande requiere cantidades masivas de datos, y los datos internos de una sola empresa a menudo son insuficientes para satisfacer la demanda. Por lo tanto, se requiere compartir datos en este proceso. Sin embargo, mientras que la cantidad de datos globales es creciendo rápidamente, la fuga de privacidad causada por el intercambio de datos ha afectado seriamente Hacer un uso completo del valor de los datos. Según el informe de IBM Security de julio de 2022, se produjeron violaciones de datos en 550 empresas de todo el mundo entre marzo de 2021 y marzo de 2022, y la pérdida promedio causada por una violación de datos alcanzó los 4,4 millones de dólares estadounidenses, un aumento del 13 % en comparación con 2020. Por lo tanto, cómo llevar a cabo la circulación de datos y la extracción de valor bajo la premisa de garantizar la privacidad y seguridad de los datos, y servir al crecimiento de la tecnología AIGC se ha convertido en un tema de creciente preocupación en la industria.
¿Qué mejoras puede traer la combinación de Web3 e IA?
Como una nueva generación de Internet basada en blockchain y tecnología descentralizada, Web3 tiene una mayor descentralización, apertura y transparencia. Cuando la IA se combina con Web3, puede obtener muchas ventajas que son diferentes de la IA tradicional.
Recursos informáticos distribuidos:
La naturaleza descentralizada de Web3 permite integrar y compartir recursos informáticos a escala mundial. Esto proporciona una mayor potencia informática para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. La capacitación del modelo de IA tradicional generalmente se basa en un solo dispositivo informático o proveedor de servicios en la nube, pero combinados con Web3, los recursos informáticos distribuidos en la red global se pueden utilizar para proporcionar un soporte de potencia informática más eficiente y elástico.
Intercambio de datos y protección de la privacidad:
Uno de los conceptos centrales de Web3 es la descentralización y el poder de los usuarios sobre los datos. En combinación con la IA, Web3 puede brindar a los usuarios más control y oportunidades para compartir datos, permitiéndoles participar en el entrenamiento del modelo de IA y compartir datos de una manera más privada y segura.
Desarrollo e implementación de modelos descentralizados:
Los contratos inteligentes y la plataforma informática distribuida de Web3 pueden facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de IA. Los contratos inteligentes pueden proporcionar una forma descentralizada de administrar y verificar el proceso de capacitación del modelo, mientras que la plataforma informática distribuida puede utilizar los recursos informáticos en la red global para acelerar la capacitación y el razonamiento del modelo.
Mejore la calidad y diversidad de los datos:
Web3 puede alentar a los usuarios a proporcionar datos más diversos y de alta calidad a través de un mecanismo de incentivos y un mercado de datos descentralizado, mejorando así el problema de limitación de datos que enfrenta la IA tradicional.
Tome la plataforma AIGC WaterWheel de Web3.0 como ejemplo
En el módulo de potencia informática:
La red de energía informática de Waterwheel combina la tecnología TEE y la tecnología blockchain para crear una plataforma de intercambio de energía informática creíble, abierta y eficiente. Tiene la capacidad de coordinar e inventariar los nodos de energía informática y los nodos de cadena de bloques de toda la red, y puede administrar recursos inactivos en todo el mundo. potencia de cálculo.
En el módulo de datos:
Waterwheel es una plataforma de intercambio de datos descentralizada basada en blockchain y computación de privacidad, construye una red global de activos de datos, apoya a los contribuyentes de datos para registrar datos y participar en tareas de crowdfunding de datos, y resuelve el proceso de circulación de datos a través de tecnología de computación de privacidad para resolver la seguridad problemas de fuga de datos en el medio, con la premisa de garantizar la seguridad y privacidad de los datos, traerá beneficios de valor a los contribuyentes de datos.
Creación de módulos en AIGC:
El AIGC tradicional también carece de protección de la privacidad. La mayoría de las ideas únicas de los usuarios se divulgarán directamente a través de la entrada rápida. Los diferentes métodos de facturación y provisión de modelos de IA también hacen que los usuarios paguen costos más altos. Dado que el proceso de creación de AIGC se compone principalmente de After the Se completa el modelo de IA, es difícil para los creadores obtener ingresos razonables a través de transacciones tradicionales de derechos de autor.
En el módulo de servicio modelo:
Waterwheel integra blockchain, computación de privacidad y tecnología de IA para crear una plataforma de capacitación de modelos segura y creíble. Al utilizar la certificación remota y el entorno de privacidad de la tecnología TEE de computación de privacidad, resuelve la brecha entre las partes de capacitación de modelos, los proveedores de datos y los proveedores de energía informática. Problemas de desconfianza mutua y riesgo de fuga de datos, asegurando que los datos y los modelos estén en un estado "disponible e invisible" durante todo el proceso de entrenamiento del modelo, ayudando a los entrenadores de modelos de IA a obtener más datos de manera segura y compatible, mientras aloja modelos de IA en In el entorno de privacidad, la seguridad y la privacidad del modelo están garantizados.
¡Espero ver más plataformas Web3.0 que promuevan el desarrollo y la aplicación de la industria de la IA!
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
AI en la era Web3: explorando el potencial ilimitado de Blockchain y la inteligencia artificial
Con el surgimiento de Chat-GPT, hemos entrado en la era de la innovación disruptiva traída por AIGC.
AIGC (Contenido generado por IA) se considera un nuevo método de producción de contenido después de UGC y PGC. Pintura de IA, escritura de IA, etc. son todas ramas de AIGC. Chat-GPT es un gran modelo de lenguaje de IA para procesamiento de lenguaje natural, modelo de IA Como forma específica de AIGC, ¿cuáles son los elementos clave en el proceso de formación y razonamiento?
Elemento 1: poder de cómputo
Los datos diversos y de alta calidad son la base para entrenar modelos de IA, y la potencia informática proporciona la fuerza impulsora para el entrenamiento de modelos.
En términos de suministro de potencia informática, para la fase de entrenamiento del modelo de IA, la potencia informática se utiliza para realizar tareas como la retropropagación, la actualización de parámetros y la optimización del modelo en conjuntos de datos a gran escala. Una mayor potencia informática puede acelerar el proceso de entrenamiento, lo que permite que el modelo converja más rápido y aprenda las características de los datos. Para la fase de inferencia del modelo de IA, se utiliza la potencia informática para aplicar el modelo entrenado a nuevas instancias de datos para predicción e inferencia. En las aplicaciones en tiempo real, el nivel de potencia informática determina la cantidad de solicitudes y la velocidad de respuesta que puede manejar el modelo.
Muchos algoritmos de IA complejos requieren recursos informáticos masivos. El desarrollo de la IA tradicional está limitado por el rendimiento y la potencia informática de los dispositivos de hardware. Especialmente cuando se procesan conjuntos de datos a gran escala o se realiza un entrenamiento de modelos muy complejo, se requiere una potencia informática más potente.
En la actualidad, todavía hay una falta de productos y soluciones maduros para compartir el poder de cómputo inteligente en el mercado.El mercado de poder de cómputo tradicional introduce poder de cómputo inactivo social de terceros, como terminales personales, y los operadores de servicios de poder de cómputo no tienen la capacidad de controlar efectivamente los nodos.La seguridad y la credibilidad de los nodos de potencia informática no se pueden garantizar, lo que aumenta en gran medida la amplitud y la dificultad de la protección de seguridad.
Elemento 2: Datos
El intercambio de datos basado en la protección de la privacidad es un apoyo importante para el modelado AIGC.
En términos de suministro de datos, el entrenamiento del modelo de AIGC necesita utilizar una gran cantidad de datos para obtener un buen rendimiento y mejorar la capacidad de razonamiento y la precisión del modelo. Tomando ChatGPT como ejemplo, el entrenamiento de GPT utiliza datos de decenas de miles de millones de tokens. Como modelo de lenguaje de IA a gran escala, los datos de entrenamiento de GPT incluyen una amplia gama de fuentes de texto en Internet, incluidas páginas web, libros, artículos, tesis y otros recursos de texto disponibles públicamente. Estos datos cubren múltiples dominios y temas, lo que permite modelos con amplios conocimientos y capacidades de comprensión del idioma.
En general, entrenar un modelo de IA grande requiere cantidades masivas de datos, y los datos internos de una sola empresa a menudo son insuficientes para satisfacer la demanda. Por lo tanto, se requiere compartir datos en este proceso. Sin embargo, mientras que la cantidad de datos globales es creciendo rápidamente, la fuga de privacidad causada por el intercambio de datos ha afectado seriamente Hacer un uso completo del valor de los datos. Según el informe de IBM Security de julio de 2022, se produjeron violaciones de datos en 550 empresas de todo el mundo entre marzo de 2021 y marzo de 2022, y la pérdida promedio causada por una violación de datos alcanzó los 4,4 millones de dólares estadounidenses, un aumento del 13 % en comparación con 2020. Por lo tanto, cómo llevar a cabo la circulación de datos y la extracción de valor bajo la premisa de garantizar la privacidad y seguridad de los datos, y servir al crecimiento de la tecnología AIGC se ha convertido en un tema de creciente preocupación en la industria.
¿Qué mejoras puede traer la combinación de Web3 e IA?
Como una nueva generación de Internet basada en blockchain y tecnología descentralizada, Web3 tiene una mayor descentralización, apertura y transparencia. Cuando la IA se combina con Web3, puede obtener muchas ventajas que son diferentes de la IA tradicional.
Recursos informáticos distribuidos:
La naturaleza descentralizada de Web3 permite integrar y compartir recursos informáticos a escala mundial. Esto proporciona una mayor potencia informática para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. La capacitación del modelo de IA tradicional generalmente se basa en un solo dispositivo informático o proveedor de servicios en la nube, pero combinados con Web3, los recursos informáticos distribuidos en la red global se pueden utilizar para proporcionar un soporte de potencia informática más eficiente y elástico.
Intercambio de datos y protección de la privacidad:
Uno de los conceptos centrales de Web3 es la descentralización y el poder de los usuarios sobre los datos. En combinación con la IA, Web3 puede brindar a los usuarios más control y oportunidades para compartir datos, permitiéndoles participar en el entrenamiento del modelo de IA y compartir datos de una manera más privada y segura.
Desarrollo e implementación de modelos descentralizados:
Los contratos inteligentes y la plataforma informática distribuida de Web3 pueden facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de IA. Los contratos inteligentes pueden proporcionar una forma descentralizada de administrar y verificar el proceso de capacitación del modelo, mientras que la plataforma informática distribuida puede utilizar los recursos informáticos en la red global para acelerar la capacitación y el razonamiento del modelo.
Mejore la calidad y diversidad de los datos:
Web3 puede alentar a los usuarios a proporcionar datos más diversos y de alta calidad a través de un mecanismo de incentivos y un mercado de datos descentralizado, mejorando así el problema de limitación de datos que enfrenta la IA tradicional.
Tome la plataforma AIGC WaterWheel de Web3.0 como ejemplo
En el módulo de potencia informática:
La red de energía informática de Waterwheel combina la tecnología TEE y la tecnología blockchain para crear una plataforma de intercambio de energía informática creíble, abierta y eficiente. Tiene la capacidad de coordinar e inventariar los nodos de energía informática y los nodos de cadena de bloques de toda la red, y puede administrar recursos inactivos en todo el mundo. potencia de cálculo.
En el módulo de datos:
Waterwheel es una plataforma de intercambio de datos descentralizada basada en blockchain y computación de privacidad, construye una red global de activos de datos, apoya a los contribuyentes de datos para registrar datos y participar en tareas de crowdfunding de datos, y resuelve el proceso de circulación de datos a través de tecnología de computación de privacidad para resolver la seguridad problemas de fuga de datos en el medio, con la premisa de garantizar la seguridad y privacidad de los datos, traerá beneficios de valor a los contribuyentes de datos.
Creación de módulos en AIGC:
El AIGC tradicional también carece de protección de la privacidad. La mayoría de las ideas únicas de los usuarios se divulgarán directamente a través de la entrada rápida. Los diferentes métodos de facturación y provisión de modelos de IA también hacen que los usuarios paguen costos más altos. Dado que el proceso de creación de AIGC se compone principalmente de After the Se completa el modelo de IA, es difícil para los creadores obtener ingresos razonables a través de transacciones tradicionales de derechos de autor.
En el módulo de servicio modelo:
Waterwheel integra blockchain, computación de privacidad y tecnología de IA para crear una plataforma de capacitación de modelos segura y creíble. Al utilizar la certificación remota y el entorno de privacidad de la tecnología TEE de computación de privacidad, resuelve la brecha entre las partes de capacitación de modelos, los proveedores de datos y los proveedores de energía informática. Problemas de desconfianza mutua y riesgo de fuga de datos, asegurando que los datos y los modelos estén en un estado "disponible e invisible" durante todo el proceso de entrenamiento del modelo, ayudando a los entrenadores de modelos de IA a obtener más datos de manera segura y compatible, mientras aloja modelos de IA en In el entorno de privacidad, la seguridad y la privacidad del modelo están garantizados.
¡Espero ver más plataformas Web3.0 que promuevan el desarrollo y la aplicación de la industria de la IA!