Від потенціалу сфери даних AI

У поточній гонці штучного інтелекту дані для навчання стали ключовою конкурентною перевагою. З розвитком архітектури моделей і обчислювальної потужності, що поступово досягає стабільності, якісні дані для навчання стануть вирішальним фактором для здібностей моделей штучного інтелекту.

Навчання AI-моделей поділяється на два етапи: попереднє навчання та доопрацювання. Попереднє навчання вимагає великої кількості текстів та іншої інформації, зібраної з Інтернету, щоб модель засвоїла базові мовні навички. Доопрацювання, натомість, вимагає ретельно спроектованих наборів даних для розвитку специфічних навичок моделі. Ці два види даних складають основну частину індустрії даних AI.

Web3 має природні переваги в галузі даних AI, що спричинило виникнення концепції DataFi. Його переваги включають:

1. Смарт-контракти забезпечують суверенітет даних та конфіденційність
2. Розподілена архітектура приваблює глобальну робочу силу
3. Чітка механіка стимулювання блокчейн
4. Створення ефективного відкритого ринку даних

Для звичайних користувачів DataFi є найкращою точкою входу для участі в децентралізованому AI. Користувачі можуть брати участь, виконуючи прості завдання, такі як надання даних, оцінка моделей тощо.

На даний момент кілька проектів DataFi отримали значне фінансування, такі як Sahara AI, Yupp, Vana та інші. Ці проекти мають різні акценти та охоплюють кілька етапів, включаючи збір даних, маркування, торгівлю тощо.

Однак, поточний проект DataFi все ще стикається з деякими викликами:

1. Як забезпечити якість даних, уникнути витіснення добрих грошей поганими.
2. Підвищення прозорості проєкту, втілення духу Web3
3. Балансування залучення звичайних користувачів та обслуговування підприємницьких клієнтів

DataFi представляє собою нову парадигму, що поєднує людський інтелект для виховання машинного інтелекту, одночасно гарантує прибутки від людської праці через смарт-контракти. Для звичайних користувачів, які хочуть взяти участь у революції AI, DataFi є чудовою відправною точкою.