Le potentiel de la piste de données AI et l'émergence de Web3 DataFi
Dans le domaine de l'IA, les données deviennent progressivement le plus important avantage concurrentiel. Avec l'évolution des architectures de modèles et de la puissance de calcul qui tend à se stabiliser, des données d'entraînement de haute qualité deviendront un facteur clé pour les entreprises d'IA afin de maintenir leur position de leader.
Le succès de l'entreprise Scale AI en est une parfaite illustration. Cette société se concentre sur la fourniture d'une grande quantité de données annotées précises pour les modèles d'IA, servant de nombreux géants de l'IA. Scale AI ne se limite pas à l'exploration des données existantes, mais se tourne également vers une activité de génération de données à long terme, en fournissant des données de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA grâce à une équipe d'experts.
L'entraînement des modèles d'IA se divise en deux phases : la pré-formation et le réglage fin. La phase de pré-formation nécessite une grande quantité d'informations provenant de textes, de codes, etc., récupérées sur Internet, tandis que la phase de réglage fin nécessite des ensembles de données soigneusement sélectionnés et ciblés. Ces deux types de données constituent le cœur du secteur des données d'IA. Avec l'amélioration des capacités des modèles, des données d'entraînement plus raffinées et spécialisées deviendront de plus en plus importantes.
Dans ce contexte, le domaine du Web3 DataFi montre un potentiel énorme. Par rapport aux entreprises de données traditionnelles, le Web3 DataFi présente de nombreux avantages :
Garantir la souveraineté des données, la sécurité et la confidentialité grâce aux contrats intelligents.
Attirer les talents les plus adaptés du monde entier grâce à une architecture distribuée
La blockchain offre des incitations et des méthodes de règlement claires.
Contribue à la construction d'un marché de données efficace et ouvert
Pour les utilisateurs ordinaires, DataFi est l'un des moyens les plus accessibles de participer à des projets d'IA décentralisés. Les utilisateurs peuvent participer en fournissant des données, en évaluant des modèles et en accomplissant d'autres tâches simples pour recevoir des récompenses.
Plusieurs projets Web3 DataFi ont déjà obtenu d'importants financements, tels que Sahara AI, Yupp, Vana, etc. Ces projets couvrent plusieurs étapes, y compris la collecte de données, l'annotation et l'évaluation. Bien que les barrières à l'entrée de ces projets soient généralement faibles actuellement, ils devraient à l'avenir être en mesure de créer un avantage de plateforme en accumulant des utilisateurs et de la cohésion dans l'écosystème.
Pour ces projets, la clé actuelle réside dans la manière d'attirer et de retenir des utilisateurs de qualité, tout en garantissant la qualité des données. De plus, améliorer la transparence et accélérer le processus de décentralisation sont également des directions importantes pour l'avenir. En fin de compte, le succès de DataFi nécessite également la reconnaissance à la fois des utilisateurs ordinaires et des clients d'entreprise.
DataFi représente une nouvelle relation d'interaction entre l'intelligence humaine et l'intelligence machine. Dans l'incertitude de l'ère de l'IA, participer à DataFi pourrait être un choix judicieux pour s'adapter à la tendance.
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ShibaOnTheRun
· Il y a 6h
Dépêchez-vous d'entrer pour réserver un petit mineur de données.
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MidnightTrader
· Il y a 6h
Achetez tôt, gagnez tôt, achetez tard, effondrement de 50.
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GateUser-e87b21ee
· Il y a 6h
Personne ne peut courir plus vite que la piste de données.
L'essor de Web3 DataFi : la piste de données AI accueille de nouvelles opportunités
Le potentiel de la piste de données AI et l'émergence de Web3 DataFi
Dans le domaine de l'IA, les données deviennent progressivement le plus important avantage concurrentiel. Avec l'évolution des architectures de modèles et de la puissance de calcul qui tend à se stabiliser, des données d'entraînement de haute qualité deviendront un facteur clé pour les entreprises d'IA afin de maintenir leur position de leader.
Le succès de l'entreprise Scale AI en est une parfaite illustration. Cette société se concentre sur la fourniture d'une grande quantité de données annotées précises pour les modèles d'IA, servant de nombreux géants de l'IA. Scale AI ne se limite pas à l'exploration des données existantes, mais se tourne également vers une activité de génération de données à long terme, en fournissant des données de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA grâce à une équipe d'experts.
L'entraînement des modèles d'IA se divise en deux phases : la pré-formation et le réglage fin. La phase de pré-formation nécessite une grande quantité d'informations provenant de textes, de codes, etc., récupérées sur Internet, tandis que la phase de réglage fin nécessite des ensembles de données soigneusement sélectionnés et ciblés. Ces deux types de données constituent le cœur du secteur des données d'IA. Avec l'amélioration des capacités des modèles, des données d'entraînement plus raffinées et spécialisées deviendront de plus en plus importantes.
Dans ce contexte, le domaine du Web3 DataFi montre un potentiel énorme. Par rapport aux entreprises de données traditionnelles, le Web3 DataFi présente de nombreux avantages :
Pour les utilisateurs ordinaires, DataFi est l'un des moyens les plus accessibles de participer à des projets d'IA décentralisés. Les utilisateurs peuvent participer en fournissant des données, en évaluant des modèles et en accomplissant d'autres tâches simples pour recevoir des récompenses.
Plusieurs projets Web3 DataFi ont déjà obtenu d'importants financements, tels que Sahara AI, Yupp, Vana, etc. Ces projets couvrent plusieurs étapes, y compris la collecte de données, l'annotation et l'évaluation. Bien que les barrières à l'entrée de ces projets soient généralement faibles actuellement, ils devraient à l'avenir être en mesure de créer un avantage de plateforme en accumulant des utilisateurs et de la cohésion dans l'écosystème.
Pour ces projets, la clé actuelle réside dans la manière d'attirer et de retenir des utilisateurs de qualité, tout en garantissant la qualité des données. De plus, améliorer la transparence et accélérer le processus de décentralisation sont également des directions importantes pour l'avenir. En fin de compte, le succès de DataFi nécessite également la reconnaissance à la fois des utilisateurs ordinaires et des clients d'entreprise.
DataFi représente une nouvelle relation d'interaction entre l'intelligence humaine et l'intelligence machine. Dans l'incertitude de l'ère de l'IA, participer à DataFi pourrait être un choix judicieux pour s'adapter à la tendance.