AI Veri Yarışmasının Potansiyeli ve Web3 DataFi'nin Yükselişi
AI alanında, veri giderek en önemli rekabet avantajı haline geliyor. Model mimarileri ve hesaplama gücündeki gelişmeler dengelendiğinde, yüksek kaliteli eğitim verileri AI şirketlerinin önde kalmasının anahtarı olacaktır.
Scale AI şirketinin başarısı bunu tam olarak göstermektedir. Şirket, AI modelleri için büyük miktarda doğru etiketlenmiş veri sağlamaya odaklanmakta ve birçok AI devine hizmet vermektedir. Scale AI sadece mevcut veri madenciliği yapmakla kalmayıp, aynı zamanda uzun vadeli veri üretim işine de odaklanarak, uzman ekibi ile AI model eğitimi için kaliteli veriler sunmaktadır.
AI model eğitimi, iki aşamaya ayrılır: ön eğitim ve ince ayar. Ön eğitim aşaması, büyük miktarda internetten elde edilen metin, kod gibi bilgilere ihtiyaç duyarken, ince ayar aşaması ise hedefe yönelik seçilmiş veri setlerine ihtiyaç duyar. Bu iki tür veri, AI Data alanının ana yapısını oluşturur. Model yetenekleri geliştikçe, ayrıntılı ve uzmanlaşmış eğitim verileri giderek daha önemli hale gelecektir.
Bu bağlamda, Web3 DataFi alanı büyük bir potansiyel göstermektedir. Geleneksel veri şirketlerine kıyasla, Web3 DataFi'nin birçok avantajı vardır:
Akıllı sözleşmeler aracılığıyla veri egemenliği, güvenliği ve gizliliği sağlamak
Dağıtık mimariden yararlanarak dünya genelinde en uygun iş gücünü çekmek
Blok zinciri net teşvikler ve ödeme yöntemleri sunar.
Verimli, açık bir veri pazarının inşasına yardımcı olur
Herkes için, DataFi, merkeziyetsiz AI projelerine katılmanın en düşük engelli yollarından biridir. Kullanıcılar, veri sağlama, model değerlendirme gibi basit görevler aracılığıyla katılabilir ve ödüller kazanabilir.
Şu anda Sahara AI, Yupp, Vana gibi birçok Web3 DataFi projesi büyük finansmanlar elde etti. Bu projeler veri toplama, etiketleme, değerlendirme gibi birçok aşamayı kapsamaktadır. Mevcut durumda bu projelerin engelleri genel olarak yüksek değil, ancak gelecekte kullanıcı ve ekosistem yapışkanlığını biriktirerek platform avantajı oluşturması bekleniyor.
Bu projeler için mevcut anahtar, kaliteli kullanıcıları nasıl çekip tutacağına, aynı zamanda veri kalitesini sağlamaya dayanmaktadır. Ayrıca, şeffaflığın artırılması ve merkeziyetsizleşme sürecinin hızlandırılması da gelecekte önemli yönlerdir. Sonuçta, DataFi'nin başarısı, hem sıradan kullanıcıların hem de kurumsal müşterilerin onayını almayı gerektirmektedir.
DataFi, insan zekası ile makine zekası arasında yeni bir etkileşim ilişkisini temsil ediyor. AI çağındaki belirsizlikler içinde, DataFi'ye katılmak belki de bir akımın gerekliliğine uygun akıllıca bir seçimdir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
5 Likes
Reward
5
3
Repost
Share
Comment
0/400
ShibaOnTheRun
· 7h ago
Hızla içeri dal ve bir veri Mining çocuğu rezerve et.
Web3 DataFi'nin yükselişi AI veri alanında yeni fırsatlar getiriyor
AI Veri Yarışmasının Potansiyeli ve Web3 DataFi'nin Yükselişi
AI alanında, veri giderek en önemli rekabet avantajı haline geliyor. Model mimarileri ve hesaplama gücündeki gelişmeler dengelendiğinde, yüksek kaliteli eğitim verileri AI şirketlerinin önde kalmasının anahtarı olacaktır.
Scale AI şirketinin başarısı bunu tam olarak göstermektedir. Şirket, AI modelleri için büyük miktarda doğru etiketlenmiş veri sağlamaya odaklanmakta ve birçok AI devine hizmet vermektedir. Scale AI sadece mevcut veri madenciliği yapmakla kalmayıp, aynı zamanda uzun vadeli veri üretim işine de odaklanarak, uzman ekibi ile AI model eğitimi için kaliteli veriler sunmaktadır.
AI model eğitimi, iki aşamaya ayrılır: ön eğitim ve ince ayar. Ön eğitim aşaması, büyük miktarda internetten elde edilen metin, kod gibi bilgilere ihtiyaç duyarken, ince ayar aşaması ise hedefe yönelik seçilmiş veri setlerine ihtiyaç duyar. Bu iki tür veri, AI Data alanının ana yapısını oluşturur. Model yetenekleri geliştikçe, ayrıntılı ve uzmanlaşmış eğitim verileri giderek daha önemli hale gelecektir.
Bu bağlamda, Web3 DataFi alanı büyük bir potansiyel göstermektedir. Geleneksel veri şirketlerine kıyasla, Web3 DataFi'nin birçok avantajı vardır:
Herkes için, DataFi, merkeziyetsiz AI projelerine katılmanın en düşük engelli yollarından biridir. Kullanıcılar, veri sağlama, model değerlendirme gibi basit görevler aracılığıyla katılabilir ve ödüller kazanabilir.
Şu anda Sahara AI, Yupp, Vana gibi birçok Web3 DataFi projesi büyük finansmanlar elde etti. Bu projeler veri toplama, etiketleme, değerlendirme gibi birçok aşamayı kapsamaktadır. Mevcut durumda bu projelerin engelleri genel olarak yüksek değil, ancak gelecekte kullanıcı ve ekosistem yapışkanlığını biriktirerek platform avantajı oluşturması bekleniyor.
Bu projeler için mevcut anahtar, kaliteli kullanıcıları nasıl çekip tutacağına, aynı zamanda veri kalitesini sağlamaya dayanmaktadır. Ayrıca, şeffaflığın artırılması ve merkeziyetsizleşme sürecinin hızlandırılması da gelecekte önemli yönlerdir. Sonuçta, DataFi'nin başarısı, hem sıradan kullanıcıların hem de kurumsal müşterilerin onayını almayı gerektirmektedir.
DataFi, insan zekası ile makine zekası arasında yeni bir etkileşim ilişkisini temsil ediyor. AI çağındaki belirsizlikler içinde, DataFi'ye katılmak belki de bir akımın gerekliliğine uygun akıllıca bir seçimdir.