قيمة البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي: صعود وآفاق DataFi
في عصر يتسابق فيه العالم لبناء أفضل نماذج أساسية، تعتبر قوة الحوسبة وهندسة النماذج مهمة بلا شك، لكن الخندق الحقيقي هو بيانات التدريب. ستستكشف هذه المقالة إمكانيات حلبة بيانات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى آفاق تطوير Web3 DataFi كقطاع ناشئ.
طريق نجاح Scale AI
تتميز Scale AI بإدراكها المبكر لأهمية البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي. كواحدة من الأعمدة الثلاثة لنماذج الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية البيانات بشكل واضح. لا توفر Scale AI فقط كمية كبيرة من البيانات المعلمة بدقة، بل توسعت أيضًا في مجال توليد البيانات، وأنشأت فريق مدربي الذكاء الاصطناعي لتوفير بيانات عالية الجودة لتدريب النماذج.
متطلبات بيانات تدريب النموذج
تنقسم تدريب النماذج إلى مرحلتين: المرحلة الأولية والمرحلة الدقيقة. تتطلب المرحلة الأولية كميات كبيرة من النصوص والمعلومات التي تم جمعها من الإنترنت، مثل التعليمات البرمجية وغيرها، بينما تحتاج المرحلة الدقيقة إلى مجموعات بيانات تم معالجتها بعناية وذات أهداف محددة. تشكل هاتان الفئتان من البيانات جوهر مسار بيانات الذكاء الاصطناعي. مع زيادة قدرة النماذج، ستصبح بيانات التدريب عالية الجودة والمتخصصة عوامل تنافسية رئيسية.
مزايا Web3 DataFi
مقارنة بشركات البيانات التقليدية، يتمتع Web3 DataFi بالمزايا التالية:
تضمن العقود الذكية سيادة البيانات والأمان والخصوصية
الهيكل المعماري الموزع يجذب أفضل قوة عاملة مناسبة من جميع أنحاء العالم
آلية تحفيز وتسوية blockchain واضحة
بناء سوق بيانات شامل وفعال ومفتوح
بالنسبة للمستخدمين العاديين، تعتبر DataFi نقطة انطلاق مثالية للمشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية، دون الحاجة إلى استثمارات باهظة في الأجهزة أو خلفية تقنية متخصصة.
مشاريع DataFi المحتملة في Web3
حصلت العديد من مشاريع DataFi على تمويل كبير، بما في ذلك:
سحارة AI: بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي وسوق للتداول
يوب: منصة تغذية راجعة لنماذج الذكاء الاصطناعي
فانا: منصة تحويل البيانات الشخصية إلى عملة
Chainbase: مزود خدمات البيانات على السلسلة
Sapien: منصة تحويل المعرفة البشرية إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
Prisma X: طبقة التنسيق المفتوحة للروبوتات
Masa: مشروع شبكة البيانات الفرعية في نظام Bittensor البيئي
Irys: حلول تخزين البيانات القابلة للبرمجة والحوسبة
ORO: منصة يساهم فيها الأشخاص العاديون في الذكاء الاصطناعي
Gata: طبقة بيانات لامركزية
تفكير في تطوير المشروع
التحديات التي تواجه مشروع DataFi الحالي تشمل:
إنشاء تفاعل المستخدم والبيئة
ضمان جودة البيانات وتجنب طرد العملة الجيدة بالعملة الرديئة
زيادة الشفافية لتحقيق اللامركزية الحقيقية
تحقيق التوازن بين احتياجات المشاركين من القطاع الخاص والعملاء الكبار من القطاع العام
الخاتمة
تمثل DataFi العلاقة الطويلة الأمد بين الذكاء البشري والذكاء الآلي. بالنسبة لأولئك الذين يشعرون بعدم اليقين تجاه عصر الذكاء الاصطناعي، قد يكون الانخراط في مشروع DataFi اختيارًا حكيمًا يتماشى مع الاتجاه.
شاهد النسخة الأصلية
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.
DataFi: مسار البيانات الناشئة في عصر الذكاء الاصطناعي وفرص Web3
قيمة البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي: صعود وآفاق DataFi
في عصر يتسابق فيه العالم لبناء أفضل نماذج أساسية، تعتبر قوة الحوسبة وهندسة النماذج مهمة بلا شك، لكن الخندق الحقيقي هو بيانات التدريب. ستستكشف هذه المقالة إمكانيات حلبة بيانات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى آفاق تطوير Web3 DataFi كقطاع ناشئ.
طريق نجاح Scale AI
تتميز Scale AI بإدراكها المبكر لأهمية البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي. كواحدة من الأعمدة الثلاثة لنماذج الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية البيانات بشكل واضح. لا توفر Scale AI فقط كمية كبيرة من البيانات المعلمة بدقة، بل توسعت أيضًا في مجال توليد البيانات، وأنشأت فريق مدربي الذكاء الاصطناعي لتوفير بيانات عالية الجودة لتدريب النماذج.
متطلبات بيانات تدريب النموذج
تنقسم تدريب النماذج إلى مرحلتين: المرحلة الأولية والمرحلة الدقيقة. تتطلب المرحلة الأولية كميات كبيرة من النصوص والمعلومات التي تم جمعها من الإنترنت، مثل التعليمات البرمجية وغيرها، بينما تحتاج المرحلة الدقيقة إلى مجموعات بيانات تم معالجتها بعناية وذات أهداف محددة. تشكل هاتان الفئتان من البيانات جوهر مسار بيانات الذكاء الاصطناعي. مع زيادة قدرة النماذج، ستصبح بيانات التدريب عالية الجودة والمتخصصة عوامل تنافسية رئيسية.
مزايا Web3 DataFi
مقارنة بشركات البيانات التقليدية، يتمتع Web3 DataFi بالمزايا التالية:
بالنسبة للمستخدمين العاديين، تعتبر DataFi نقطة انطلاق مثالية للمشاركة في مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية، دون الحاجة إلى استثمارات باهظة في الأجهزة أو خلفية تقنية متخصصة.
مشاريع DataFi المحتملة في Web3
حصلت العديد من مشاريع DataFi على تمويل كبير، بما في ذلك:
تفكير في تطوير المشروع
التحديات التي تواجه مشروع DataFi الحالي تشمل:
الخاتمة
تمثل DataFi العلاقة الطويلة الأمد بين الذكاء البشري والذكاء الآلي. بالنسبة لأولئك الذين يشعرون بعدم اليقين تجاه عصر الذكاء الاصطناعي، قد يكون الانخراط في مشروع DataFi اختيارًا حكيمًا يتماشى مع الاتجاه.