Cách xây dựng bánh đà dữ liệu phi tập trung cho các mô hình lớn

Tăng cường cạnh tranh dữ liệu và xu hướng dân chủ hóa dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng và động lực cho việc đào tạo và cải tiến các mô hình AI. Nếu không có đủ dữ liệu chất lượng cao, các mô hình AI không thể nâng cao hiệu suất hoặc thích ứng với các tình huống khác nhau. Đồng thời, dữ liệu là một nguồn tài nguyên khan hiếm và có giá trị. Các công ty có quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu mới có thể đạt được lợi thế cạnh tranh và khả năng thương lượng. Do đó, nhiều bên đang tích cực tìm kiếm và phát triển các nguồn dữ liệu mới đồng thời bảo vệ dữ liệu của chính họ khỏi bị xâm phạm.

Tuy nhiên, hệ sinh thái dữ liệu hiện tại phải đối mặt với một số vấn đề và thách thức, như:

• Độc quyền dữ liệu: Các công ty internet lớn đã hình thành độc quyền dữ liệu đáng kể bằng cách thu thập, lưu trữ, phân tích và sử dụng dữ liệu cá nhân của người dùng, loại trừ các đối thủ cạnh tranh và nhà đổi mới khác.
• Bảo mật dữ liệu: Dữ liệu cá nhân của người dùng bị các công ty internet lớn lấy, lạm dụng, rò rỉ hoặc bán mà không có sự đồng ý, vi phạm quyền riêng tư và quyền tự chủ của người dùng.
• Chất lượng dữ liệu: Do các lý do như nguồn dữ liệu không rõ ràng, tiêu chuẩn dữ liệu không nhất quán và xử lý dữ liệu không đúng cách, các vấn đề về chất lượng dữ liệu sẽ phát sinh, chẳng hạn như tính không đầy đủ, không nhất quán, nhiễu hoặc sai lệch.
• Cạn kiệt dữ liệu: Khi các mô hình AI ngày càng trở nên phức tạp và đồ sộ, thì cần có nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn để đào tạo và cải tiến. Tuy nhiên, các nguồn dữ liệu hiện có có thể không đáp ứng được nhu cầu này, gây ra nguy cơ cạn kiệt dữ liệu.

Để giải quyết những vấn đề và thách thức này, ngành đề xuất một số giải pháp khả thi:

• Tổng hợp dữ liệu: Sử dụng các kỹ thuật như Mạng đối thủ sáng tạo (GAN), tạo ra dữ liệu ảo nhưng thực tế để mở rộng các bộ dữ liệu hiện có.
• Liên kết dữ liệu: Sử dụng các công nghệ mã hóa, phân tán và cộng tác để đạt được sự cộng tác và chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức, giữa các khu vực và giữa các miền trong khi bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
• Thị trường dữ liệu: Sử dụng các công nghệ như chuỗi khối, hợp đồng thông minh và mã thông báo để cho phép lưu thông và giao dịch dữ liệu phi tập trung, minh bạch và công bằng.

Trong số đó, mô hình xây dựng bánh đà dữ liệu thông qua kiến trúc phân tán Web3 đã thu hút sự chú ý của chúng tôi. Web3 đề cập đến internet thế hệ tiếp theo được xây dựng trên công nghệ blockchain và mạng phi tập trung. Web3 cho phép người dùng có toàn quyền kiểm soát và quyền sở hữu dữ liệu của họ đồng thời khuyến khích chia sẻ và trao đổi dữ liệu thông qua mã thông báo. Bằng cách này, người xây dựng mô hình AI có thể lấy dữ liệu được ủy quyền của người dùng thông qua nền tảng Web3 và người dùng có thể nhận được phần thưởng tương ứng. Mô hình này thúc đẩy lưu thông và đổi mới dữ liệu đồng thời bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Cách xây dựng bánh đà dữ liệu phi tập trung cho các mô hình lớn

Để tận dụng kiến trúc phân tán của Web3 nhằm tạo ra bánh đà dữ liệu mô hình lớn phi tập trung, chúng ta cần xem xét các khía cạnh sau:

Thiết lập chiến lược và mục tiêu dữ liệu

Trước khi bắt đầu thu thập và sử dụng dữ liệu, cần có tầm nhìn rõ ràng, làm rõ những gì cần đạt được thông qua dữ liệu và cách dữ liệu phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Cũng cần xác định các bên liên quan chính, số liệu và kết quả hướng dẫn dự án dữ liệu. Ví dụ: trong nền tảng thương mại điện tử AI được xây dựng trên cơ sở hạ tầng Web3, điều cần thiết là thiết lập dữ liệu dựa trên nhu cầu của người dùng, sử dụng dữ liệu phía người tiêu dùng để tạo cơ sở dữ liệu vectơ nhu cầu. Khi phía sản xuất giao tiếp với cơ sở dữ liệu người tiêu dùng, việc thanh toán Token tương ứng phải được thực hiện theo hợp đồng thông minh.

Thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn

Để tạo bộ dữ liệu toàn diện và đa dạng, dữ liệu phải được thu thập và lưu trữ từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như quét web, tương tác của người dùng, cảm biến, v.v. Nên sử dụng nền tảng đám mây đáng tin cậy và có khả năng mở rộng, như Amazon Web Services, để quản lý và lưu trữ dữ liệu an toàn và hiệu quả. Việc thu thập dữ liệu phải được thực hiện thông qua các cơ sở dữ liệu vectơ dọc khác nhau thông qua việc mua lại hợp đồng.

Chuyển đổi và làm phong phú dữ liệu

Để làm cho dữ liệu phù hợp với mục đích học máy, dữ liệu đó phải trải qua quá trình tiền xử lý, làm sạch, ghi nhãn, nâng cao và tổ chức. Nên sử dụng các công cụ kỹ thuật và ghi nhãn dữ liệu, như Labelbox hoặc AtScale, để tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình này.

Xây dựng và đào tạo mô hình lớn

Sử dụng dữ liệu để xây dựng và đào tạo các mô hình học máy quy mô lớn có thể cung cấp kết quả đầu ra chính xác và đáng tin cậy. Các mô hình cơ sở như ChatGPT hoặc PaLM có thể được sử dụng làm điểm bắt đầu để xây dựng các mô hình tùy chỉnh hoặc các khung như PyTorch hoặc TensorFlow có thể được sử dụng để triển khai và đào tạo các mô hình.

Triển khai và quản lý các mô hình lớn trong sản xuất

Để cung cấp đầu ra mô hình cho người dùng và khách hàng, các mô hình cần được triển khai và quản lý trong môi trường sản xuất. Nên sử dụng các nền tảng và công cụ như MLCommons hoặc TensorBoard để đảm bảo hiệu suất, tính bảo mật và khả năng mở rộng của mô hình.

Tích hợp các mô hình lớn vào sản phẩm và dịch vụ

Để mang lại giá trị cho người dùng và khách hàng, các mô hình lớn cần được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ để giải quyết vấn đề hoặc đáp ứng nhu cầu của họ. Các API và thư viện như OpenAI Playground hoặc Hugging Face Transformers có thể được sử dụng để truy cập và sử dụng các mô hình lớn cho nhiều tác vụ khác nhau.

Thu thập và phân tích phản hồi về đầu ra mô hình lớn từ người dùng và khách hàng

Để cải thiện các mô hình lớn dựa trên phản hồi từ người dùng và khách hàng, cần thu thập và phân tích xếp hạng, nhận xét, ý kiến, số lần nhấp, mua hàng, v.v. của họ. Các công cụ phân tích và khảo sát như Google Analytics hoặc Google Forms có thể được sử dụng để theo dõi và đo lường hành vi cũng như ý kiến của họ.

Các giai đoạn chính của bánh đà dữ liệu

Dựa trên các khía cạnh đã đề cập, hãy khám phá chi tiết hơn cách sử dụng bánh đà dữ liệu trong các ứng dụng mô hình lớn được xây dựng trên cơ sở hạ tầng hợp nhất của Web3 cho giá trị dữ liệu cá nhân và công cộng. Loại bánh đà dữ liệu này cần phải xem xét các giai đoạn quan trọng sau:

Thu thập dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ điểm này sang điểm khác thông qua các cổng ứng dụng AI và người dùng được khuyến khích bằng Token. Điều này có nghĩa là người dùng có thể kiếm được lợi nhuận bằng cách chia sẻ dữ liệu của họ, thay vì bị các công ty lớn khai thác và kiểm soát như trong Web 2.0. Các phương pháp thu thập dữ liệu có thể bao gồm quét web, tương tác của người dùng, cảm biến, v.v. Những dữ liệu này có thể được xác minh, ủy quyền và khen thưởng thông qua các hợp đồng thông minh trên nền tảng Web3, do đó bảo vệ quyền và quyền riêng tư về dữ liệu của người dùng.

Chuyển đổi dữ liệu: Dữ liệu được dán nhãn theo vectơ và hệ thống định lượng dữ liệu được thiết lập. Token được trả cho các liên kết điểm-điểm của dữ liệu đơn vị phân tán và dữ liệu được định giá thông qua hợp đồng thông minh trong quá trình ghi nhãn. Điều này có nghĩa là dữ liệu có thể được xử lý trước, làm sạch, gắn nhãn, nâng cao và sắp xếp để phù hợp với mục đích học máy. Các quy trình này có thể được chuẩn hóa, phối hợp và khuyến khích thông qua các hợp đồng thông minh trên nền tảng Web3, từ đó cải thiện chất lượng và hiệu quả dữ liệu.

Phát triển mô hình: Huấn luyện các mô hình lớn theo chiều dọc với dữ liệu cơ sở dữ liệu vectơ trong các miền được phân đoạn. Điều này ngụ ý việc sử dụng dữ liệu để xây dựng và đào tạo các mô hình học máy quy mô lớn nhằm cung cấp kết quả đầu ra chính xác và đáng tin cậy. Các mô hình này có thể được thiết kế, tối ưu hóa và đánh giá thông qua các hợp đồng thông minh trên nền tảng Web3, nâng cao hiệu suất và khả năng thích ứng của chúng.

Mức tiêu thụ mô hình và dữ liệu: Cả hai đều được định giá thông qua hợp đồng thông minh và bất kỳ người dùng API nào đều phải thanh toán thông qua hợp đồng thông minh để sử dụng mô hình và dữ liệu. Điều này có nghĩa là các mô hình và dữ liệu có thể được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ, mang lại giá trị cho người dùng và khách hàng, chẳng hạn như khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, hệ thống đề xuất, v.v. Các sản phẩm và dịch vụ này có thể được giao dịch, phân phối và khen thưởng thông qua các hợp đồng thông minh trên nền tảng Web3, do đó cho phép lưu thông và đổi mới dữ liệu.

Phản hồi về mô hình và dữ liệu: Cách thu thập và phân tích phản hồi của người dùng và khách hàng về dữ liệu và đầu ra của mô hình. Điều này có nghĩa là cải thiện mô hình và dữ liệu dựa trên xếp hạng, nhận xét, ý kiến, nhấp chuột, mua hàng của người dùng và khách hàng, v.v. Phản hồi này có thể được thu thập, phân tích và khen thưởng thông qua các hợp đồng thông minh trên nền tảng Web3, từ đó đạt được sự tối ưu hóa liên tục về mô hình và dữ liệu.

Mục tiêu của bánh đà dữ liệu phi tập trung

Mục tiêu của bánh đà dữ liệu mô hình lớn phi tập trung không chỉ là đào tạo các mô hình lớn mà còn đạt được trí tuệ kinh doanh. Dữ liệu cập nhật theo thời gian thực không chỉ được sử dụng để đào tạo các mô hình lớn nhằm tận dụng giá trị công của nó mà còn để hiện thực hóa giá trị cá nhân của người dùng thông qua hệ thống truyền dữ liệu điểm-điểm. Nó nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu người tiêu dùng và dữ liệu sản xuất, thiết lập hệ thống chuỗi công nghiệp kết nối bên cung với bên cầu, hình thành một xã hội kinh doanh phi tập trung thực sự và hiện thực hóa dân chủ hóa dữ liệu, tự chủ và tạo ra giá trị.

Để đạt được mục tiêu này, chúng ta có thể thực hiện nó theo những cách sau:

Bánh đà dữ liệu có thể cải thiện hiệu suất và hiệu quả đào tạo của các mô hình lớn. Bằng cách sử dụng kiến trúc phân tán Web3, người dùng có thể có toàn quyền kiểm soát và sở hữu dữ liệu của mình, đồng thời chia sẻ và trao đổi dữ liệu thông qua cơ chế khuyến khích Token. Do đó, người xây dựng mô hình AI có thể thu thập dữ liệu được ủy quyền từ người dùng thông qua nền tảng Web3 và người dùng có thể nhận được phần thưởng tương ứng. Mô hình này có thể thúc đẩy lưu thông và đổi mới dữ liệu đồng thời bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Những dữ liệu này có thể được sử dụng để xây dựng và đào tạo các mô hình học máy quy mô lớn cung cấp kết quả đầu ra chính xác và đáng tin cậy, chẳng hạn như hiểu ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, hệ thống đề xuất, v.v.

Bánh đà dữ liệu có thể kết nối dữ liệu người tiêu dùng với dữ liệu sản xuất. Bằng cách sử dụng hợp đồng thông minh để định giá, bất kỳ người dùng API nào cũng cần thanh toán thông qua hợp đồng thông minh để sử dụng mô hình và dữ liệu. Điều này có nghĩa là các mô hình và dữ liệu có thể được tích hợp vào các sản phẩm và dịch vụ, mang lại giá trị cho người dùng và khách hàng. Các sản phẩm và dịch vụ này có thể được giao dịch, phân phối và khen thưởng thông qua các hợp đồng thông minh trên nền tảng Web3, do đó cho phép lưu thông và đổi mới dữ liệu. Bằng cách này, dữ liệu người tiêu dùng có thể thiết lập cơ sở dữ liệu vectơ người tiêu dùng và khi phía sản xuất giao tiếp với cơ sở dữ liệu người tiêu dùng, việc thanh toán bằng Token được yêu cầu theo hợp đồng thông minh. Phương pháp này có thể thiết lập một hệ thống chuỗi công nghiệp kết nối hai bên cung và cầu, từ đó nâng cao hiệu quả và hiệu quả kinh doanh.

Bánh đà dữ liệu có thể hình thành một xã hội kinh doanh phi tập trung thực sự. Bằng cách sử dụng bánh đà dữ liệu của các ứng dụng mô hình lớn được xây dựng trên cơ sở hạ tầng giá trị dữ liệu công cộng và cá nhân thống nhất của Web3, có thể đạt được sự cộng tác và giành chiến thắng lẫn nhau giữa người dùng, nhà cung cấp và nền tảng. Luật bảo vệ dữ liệu sắp ra mắt rất khó thực hiện trong môi trường Web2.0 và không thể bảo vệ hoàn toàn dữ liệu người dùng và chống độc quyền dữ liệu từ góc độ kỹ thuật. Ngược lại, trong môi trường kỹ thuật của cấu trúc bánh đà dữ liệu mô hình lớn phân tán, người dùng có thể kiếm được lợi nhuận bằng cách chia sẻ dữ liệu của mình, thay vì bị các công ty lớn khai thác và kiểm soát như trong Web 2.0. Các nhà phát triển có thể xây dựng và đào tạo các mô hình lớn hiệu suất cao bằng cách sử dụng dữ liệu được người dùng ủy quyền và tích hợp chúng vào các sản phẩm và dịch vụ. Các nền tảng có thể thúc đẩy đổi mới dữ liệu và mô hình bằng cách cung cấp các cơ chế giao dịch và lưu thông an toàn, minh bạch và công bằng. Phương pháp này có thể đạt được dân chủ hóa dữ liệu, quyền tự chủ và tạo ra giá trị.

Phần kết luận

Xây dựng bánh đà dữ liệu mô hình lớn phi tập trung thông qua kiến trúc phân tán Web3 là một giải pháp đầy hứa hẹn có thể giải quyết một số vấn đề và thách thức hiện có trong hệ sinh thái dữ liệu hiện tại, đồng thời thúc đẩy lưu thông và đổi mới dữ liệu. Để đạt được mục tiêu này, chúng tôi cần xem xét nhiều khía cạnh, từ thiết lập chiến lược và mục tiêu dữ liệu đến thu thập và phân tích phản hồi của người dùng, đồng thời tránh một số cạm bẫy phổ biến. Chúng ta cũng cần xem xét cách sử dụng bánh đà dữ liệu của các ứng dụng mô hình lớn được xây dựng trên cơ sở hạ tầng giá trị dữ liệu công cộng và cá nhân thống nhất của Web3, từ đó đạt được sự cộng tác và cùng có lợi giữa người dùng, nhà cung cấp và nền tảng. Chúng tôi hy vọng bài viết này có thể cung cấp cho bạn một số thông tin và hiểu biết hữu ích.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm:

1. Bài viết này được in lại từ [FlerkenS]. Mọi bản quyền đều thuộc về tác giả gốc [大噬元兽]. Nếu có ý kiến phản đối việc tái bản này, vui lòng liên hệ với nhóm Gate Learn , họ sẽ xử lý kịp thời.
2. Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm pháp lý: Các quan điểm và ý kiến trình bày trong bài viết này chỉ là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Việc dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã dịch đều bị cấm.