إمكانيات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي وظهور Web3 DataFi
في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات تدريجياً أهم ميزة تنافسية. مع استقرار تطور هياكل النماذج وقوة الحوسبة، ستصبح البيانات التدريبية عالية الجودة العامل الحاسم لشركات الذكاء الاصطناعي للحفاظ على موقعها الرائد.
نجاح شركة Scale AI يوضح ذلك بوضوح. تركز الشركة على توفير كميات كبيرة من البيانات المعلّمة بدقة لنماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك العديد من عمالقة الذكاء الاصطناعي. لا توفر Scale AI فقط عمليات استخراج البيانات الحالية، بل أيضاً تركز على أعمال توليد البيانات على المدى الطويل، من خلال فريق من الخبراء لتوفير بيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
تنقسم مراحل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي إلى مرحلتين: التدريب المسبق والتعديل الدقيق. تتطلب مرحلة التدريب المسبق كميات كبيرة من النصوص والمعلومات المستخرجة من الإنترنت، مثل التعليمات البرمجية، بينما تتطلب مرحلة التعديل الدقيق مجموعة بيانات مختارة بعناية. تشكل هاتان الفئتان من البيانات العنصر الأساسي في مسار بيانات الذكاء الاصطناعي. مع تحسين قدرات النموذج، ستصبح بيانات التدريب المتخصصة والدقيقة أكثر أهمية.
في هذا السياق، يظهر مجال Web3 DataFi إمكانات هائلة. مقارنة بشركات البيانات التقليدية، يتمتع Web3 DataFi بمزايا متعددة:
ضمان سيادة البيانات والأمان والخصوصية من خلال العقود الذكية
جذب أفضل القوى العاملة العالمية من خلال استخدام بنية موزعة
توفر blockchain حوافز وطرق تسوية واضحة
يساعد في بناء سوق بيانات فعال ومفتوح
بالنسبة للمستخدمين العاديين، تعتبر DataFi واحدة من أقل الطرق تكلفة للمشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يمكن للمستخدمين المشاركة من خلال تقديم البيانات، وتقييم النماذج، وغيرها من المهام البسيطة للحصول على مكافآت.
تم تمويل العديد من مشاريع Web3 DataFi بمبالغ كبيرة حتى الآن، مثل Sahara AI و Yupp و Vana وغيرها. تغطي هذه المشاريع عدة جوانب من جمع البيانات، والتوسيم، والتقييم، وغيرها. على الرغم من أن الحواجز الحالية لهذه المشاريع بشكل عام ليست مرتفعة، إلا أنه من المتوقع أن تتمكن هذه المشاريع في المستقبل من تكوين ميزة منصات من خلال تراكم المستخدمين والالتزام البيئي.
بالنسبة لهذه المشاريع، فإن المفتاح الحالي يكمن في كيفية جذب واحتفاظ بالمستخدمين ذوي الجودة العالية، مع ضمان جودة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، فإن زيادة الشفافية وتسريع عملية اللامركزية هما أيضاً من الاتجاهات الهامة في المستقبل. في النهاية، يعتمد نجاح DataFi على الحصول على اعتراف كل من المستخدمين العاديين والعملاء الشركات.
تمثل DataFi نوعًا جديدًا من العلاقة التفاعلية بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي. في ظل عدم اليقين في عصر الذكاء الاصطناعي، قد يكون المشاركة في DataFi خيارًا حكيمًا يتماشى مع الاتجاه.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
ظهور Web3 DataFi ، وظهور فرص جديدة في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي
إمكانيات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي وظهور Web3 DataFi
في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات تدريجياً أهم ميزة تنافسية. مع استقرار تطور هياكل النماذج وقوة الحوسبة، ستصبح البيانات التدريبية عالية الجودة العامل الحاسم لشركات الذكاء الاصطناعي للحفاظ على موقعها الرائد.
نجاح شركة Scale AI يوضح ذلك بوضوح. تركز الشركة على توفير كميات كبيرة من البيانات المعلّمة بدقة لنماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك العديد من عمالقة الذكاء الاصطناعي. لا توفر Scale AI فقط عمليات استخراج البيانات الحالية، بل أيضاً تركز على أعمال توليد البيانات على المدى الطويل، من خلال فريق من الخبراء لتوفير بيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
تنقسم مراحل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي إلى مرحلتين: التدريب المسبق والتعديل الدقيق. تتطلب مرحلة التدريب المسبق كميات كبيرة من النصوص والمعلومات المستخرجة من الإنترنت، مثل التعليمات البرمجية، بينما تتطلب مرحلة التعديل الدقيق مجموعة بيانات مختارة بعناية. تشكل هاتان الفئتان من البيانات العنصر الأساسي في مسار بيانات الذكاء الاصطناعي. مع تحسين قدرات النموذج، ستصبح بيانات التدريب المتخصصة والدقيقة أكثر أهمية.
في هذا السياق، يظهر مجال Web3 DataFi إمكانات هائلة. مقارنة بشركات البيانات التقليدية، يتمتع Web3 DataFi بمزايا متعددة:
بالنسبة للمستخدمين العاديين، تعتبر DataFi واحدة من أقل الطرق تكلفة للمشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يمكن للمستخدمين المشاركة من خلال تقديم البيانات، وتقييم النماذج، وغيرها من المهام البسيطة للحصول على مكافآت.
تم تمويل العديد من مشاريع Web3 DataFi بمبالغ كبيرة حتى الآن، مثل Sahara AI و Yupp و Vana وغيرها. تغطي هذه المشاريع عدة جوانب من جمع البيانات، والتوسيم، والتقييم، وغيرها. على الرغم من أن الحواجز الحالية لهذه المشاريع بشكل عام ليست مرتفعة، إلا أنه من المتوقع أن تتمكن هذه المشاريع في المستقبل من تكوين ميزة منصات من خلال تراكم المستخدمين والالتزام البيئي.
بالنسبة لهذه المشاريع، فإن المفتاح الحالي يكمن في كيفية جذب واحتفاظ بالمستخدمين ذوي الجودة العالية، مع ضمان جودة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، فإن زيادة الشفافية وتسريع عملية اللامركزية هما أيضاً من الاتجاهات الهامة في المستقبل. في النهاية، يعتمد نجاح DataFi على الحصول على اعتراف كل من المستخدمين العاديين والعملاء الشركات.
تمثل DataFi نوعًا جديدًا من العلاقة التفاعلية بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي. في ظل عدم اليقين في عصر الذكاء الاصطناعي، قد يكون المشاركة في DataFi خيارًا حكيمًا يتماشى مع الاتجاه.