So bauen Sie ein dezentrales Datenschwungrad für große Modelle

Verschärfung des Datenwettbewerbs und Trends zur Datendemokratisierung

Daten sind die Grundlage und treibende Kraft für das Training und die Verbesserung von KI-Modellen. Ohne ausreichende und qualitativ hochwertige Daten können KI-Modelle ihre Leistung nicht steigern oder sich an verschiedene Szenarien anpassen. Gleichzeitig sind Daten eine knappe und wertvolle Ressource. Unternehmen, die Zugang zu einer großen Menge neuartiger Daten haben, können Wettbewerbsvorteile und Verhandlungsmacht erlangen. Daher suchen und entwickeln verschiedene Parteien aktiv nach neuen Datenquellen und schützen gleichzeitig ihre eigenen Daten vor Verstößen.

Das aktuelle Datenökosystem steht jedoch vor einigen Problemen und Herausforderungen, wie zum Beispiel:

• Datenmonopol: Große Internetunternehmen haben durch das Sammeln, Speichern, Analysieren und Nutzen persönlicher Daten der Benutzer erhebliche Datenmonopole gebildet, die andere Wettbewerber und Innovatoren ausschließen.
• Datenschutz: Die persönlichen Daten der Benutzer werden von großen Internetunternehmen ohne Zustimmung erfasst, missbraucht, weitergegeben oder verkauft, wodurch die Datenschutzrechte und die Autonomie der Benutzer verletzt werden.
• Datenqualität: Aus Gründen wie undurchsichtigen Datenquellen, inkonsistenten Datenstandards und unsachgemäßer Datenverarbeitung kommt es zu Datenqualitätsproblemen wie Unvollständigkeit, Inkonsistenz, Rauschen oder Verzerrung.
• Datenerschöpfung: Da KI-Modelle immer komplexer und umfangreicher werden, werden mehr und qualitativ hochwertigere Daten für Training und Verbesserung benötigt. Die vorhandenen Datenquellen können diesen Bedarf jedoch möglicherweise nicht decken, sodass die Gefahr einer Datenerschöpfung besteht.

Um diese Probleme und Herausforderungen anzugehen, schlägt die Branche mehrere mögliche Lösungen vor:

• Datensynthese: Generieren Sie mithilfe von Techniken wie Generative Adversarial Networks (GANs) virtuelle, aber realistische Daten, um vorhandene Datensätze zu erweitern.
• Datenföderationen: Nutzen Sie Verschlüsselung, verteilte und kollaborative Technologien, um eine institutionen-, regional- und domänenübergreifende Datenfreigabe und -zusammenarbeit zu erreichen und gleichzeitig den Datenschutz und die Datensicherheit zu schützen.
• Datenmarktplätze: Nutzen Sie Technologien wie Blockchain, Smart Contracts und Token, um dezentrale, transparente und faire Datentransaktionen und -zirkulation zu ermöglichen.

Unter ihnen hat das Modell des Aufbaus eines Datenschwungrads durch die verteilte Web3-Architektur unsere Aufmerksamkeit erregt. Web3 bezieht sich auf das Internet der nächsten Generation, das auf Blockchain-Technologie und dezentralen Netzwerken basiert. Web3 ermöglicht Benutzern die vollständige Kontrolle und den Besitz ihrer Daten und fördert gleichzeitig die gemeinsame Nutzung und den Austausch von Daten durch Token. Auf diese Weise können KI-Modellbauer die autorisierten Daten der Benutzer über die Web3-Plattform erhalten und Benutzer können entsprechende Belohnungen erhalten. Dieses Modell fördert die Datenzirkulation und Innovation und schützt gleichzeitig den Datenschutz und die Datensicherheit.

So bauen Sie ein dezentrales Datenschwungrad für große Modelle

Um die verteilte Architektur von Web3 zu nutzen, um ein dezentrales Schwungrad für große Modelldaten zu erstellen, müssen wir die folgenden Aspekte berücksichtigen:

Legen Sie eine Datenstrategie und Ziele fest

Bevor mit der Erhebung und Nutzung von Daten begonnen wird, bedarf es einer klaren Vision, die klarstellt, was mit Daten erreicht werden soll und wie sie mit den Geschäftszielen in Einklang stehen. Es ist auch notwendig, wichtige Stakeholder, Kennzahlen und Ergebnisse zu identifizieren, die das Datenprojekt leiten. In einer KI-E-Commerce-Plattform, die auf der Web3-Infrastruktur basiert, ist es beispielsweise wichtig, Daten basierend auf den Benutzeranforderungen zu ermitteln und verbraucherseitige Daten zu verwenden, um eine Nachfragevektordatenbank zu erstellen. Wenn die Produktionsseite mit der Verbraucherdatenbank verbunden ist, sollte die Zahlung des entsprechenden Tokens gemäß intelligenten Verträgen erfolgen.

Sammeln und speichern Sie Daten aus mehreren Quellen

Um einen umfassenden und vielfältigen Datensatz zu erstellen, sollten Daten aus verschiedenen Quellen wie Web Scraping, Benutzerinteraktionen, Sensoren usw. gesammelt und gespeichert werden. Für eine sichere und effiziente Datenspeicherung und -verwaltung sollte eine zuverlässige und skalierbare Cloud-Plattform wie Amazon Web Services genutzt werden. Die Datenerfassung sollte über verschiedene vertikale Vektordatenbanken im Rahmen vertraglicher Akquisitionen erfolgen.

Daten transformieren und anreichern

Um Daten für maschinelles Lernen geeignet zu machen, sollten sie einer Vorverarbeitung, Bereinigung, Kennzeichnung, Verbesserung und Organisation unterzogen werden. Zur Automatisierung und Optimierung dieser Prozesse sollten Datenkennzeichnungs- und Engineering-Tools wie Labelbox oder AtScale eingesetzt werden.

Bauen und trainieren Sie große Modelle

Nutzen Sie Daten, um groß angelegte Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren, die genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern können. Basismodelle wie ChatGPT oder PaLM können als Ausgangspunkte für die Erstellung benutzerdefinierter Modelle verwendet werden, oder Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow können zum Implementieren und Trainieren von Modellen eingesetzt werden.

Stellen Sie große Modelle in der Produktion bereit und verwalten Sie sie

Um Modellausgaben für Benutzer und Kunden bereitzustellen, müssen Modelle in Produktionsumgebungen bereitgestellt und verwaltet werden. Um die Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit des Modells sicherzustellen, sollten Plattformen und Tools wie MLCommons oder TensorBoard verwendet werden.

Integrieren Sie große Modelle in Produkte und Dienstleistungen

Um Benutzern und Kunden einen Mehrwert zu bieten, sollten große Modelle in Produkte und Dienstleistungen integriert werden, die ihre Probleme lösen oder ihre Bedürfnisse erfüllen. APIs und Bibliotheken wie OpenAI Playground oder Hugging Face Transformers können verwendet werden, um auf große Modelle zuzugreifen und sie für verschiedene Aufgaben zu nutzen.

Sammeln und analysieren Sie Feedback zu großen Modellausgaben von Benutzern und Kunden

Um große Modelle basierend auf dem Feedback von Benutzern und Kunden zu verbessern, sollten deren Bewertungen, Kommentare, Meinungen, Klicks, Käufe usw. gesammelt und analysiert werden. Analyse- und Umfragetools wie Google Analytics oder Google Forms können verwendet werden, um ihr Verhalten und ihre Meinungen zu verfolgen und zu messen.

Schlüsselphasen des Datenschwungrads

Aufbauend auf den genannten Aspekten wollen wir genauer untersuchen, wie das Datenschwungrad in großen Modellanwendungen genutzt werden kann, die auf der einheitlichen Infrastruktur von Web3 für den Wert persönlicher und öffentlicher Daten basieren. Diese Art von Datenschwungrad muss die folgenden wichtigen Phasen berücksichtigen:

Datenerfassung: Daten werden Punkt-zu-Punkt über KI-Anwendungsportale erfasst und Benutzer erhalten Anreize mit Tokens. Dies bedeutet, dass Benutzer durch die Weitergabe ihrer Daten einen Gewinn erzielen können, anstatt wie im Web 2.0 von großen Unternehmen ausgebeutet und kontrolliert zu werden. Mögliche Datenerfassungsmethoden umfassen Web Scraping, Benutzerinteraktionen, Sensoren usw. Diese Daten können durch Smart Contracts auf der Web3-Plattform überprüft, autorisiert und belohnt werden, wodurch die Datenrechte und die Privatsphäre der Benutzer geschützt werden.

Datentransformation: Daten werden vektoriell gekennzeichnet und ein Datenquantifizierungssystem eingerichtet. Für Punkt-zu-Punkt-Verbindungen verteilter Einheitsdaten werden Token bezahlt, und die Daten werden während der Etikettierung durch Smart Contracts bepreist. Das bedeutet, dass Daten für maschinelle Lernzwecke vorverarbeitet, bereinigt, gekennzeichnet, verbessert und organisiert werden können. Diese Prozesse können durch Smart Contracts auf der Web3-Plattform standardisiert, koordiniert und incentiviert werden, wodurch die Datenqualität und -effizienz verbessert wird.

Modellentwicklung: Trainieren Sie vertikale große Modelle mit Vektordatenbankdaten in segmentierten Domänen. Dies impliziert die Verwendung von Daten zum Erstellen und Trainieren groß angelegter Modelle für maschinelles Lernen, die genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern. Diese Modelle können durch Smart Contracts auf der Web3-Plattform entworfen, optimiert und bewertet werden, wodurch ihre Leistung und Anpassungsfähigkeit verbessert wird.

Modell- und Datenverbrauch: Beide werden über Smart Contracts abgerechnet, und jeder API-Benutzer muss über Smart Contracts für die Nutzung des Modells und der Daten bezahlen. Dies bedeutet, dass Modelle und Daten in Produkte und Dienstleistungen integriert werden können und Benutzern und Kunden einen Mehrwert bieten, beispielsweise beim Verstehen natürlicher Sprache, Computer Vision, Empfehlungssystemen usw. Diese Produkte und Dienstleistungen können über Smart Contracts auf der Web3-Plattform gehandelt, verteilt und belohnt werden, wodurch Datenzirkulation und Innovation ermöglicht werden.

Modell- und Daten-Feedback: Sammeln und Analysieren von Benutzer- und Kundenfeedback zu Modellausgaben und -daten. Dies bedeutet die Verbesserung von Modellen und Daten basierend auf Benutzer- und Kundenbewertungen, Kommentaren, Meinungen, Klicks, Käufen usw. Dieses Feedback kann durch Smart Contracts auf der Web3-Plattform gesammelt, analysiert und belohnt werden, wodurch eine kontinuierliche Optimierung von Modellen und Daten erreicht wird.

Ziele des dezentralen Datenschwungrads

Das Ziel des dezentralen Big-Model-Data-Schwungrads besteht nicht nur darin, große Modelle zu trainieren, sondern auch Business Intelligence zu erreichen. In Echtzeit aktualisierte Daten werden nicht nur für das Training großer Modelle verwendet, um ihren öffentlichen Wert zu nutzen, sondern auch, um den persönlichen Wert der Benutzer durch Punkt-zu-Punkt-Datenübertragungssysteme zu realisieren. Ziel ist es, die Lücke zwischen Verbraucherdaten und Produktionsdaten zu schließen, ein Industriekettensystem zu etablieren, das die Angebotsseite mit der Nachfrageseite verbindet, eine wirklich dezentralisierte Geschäftsgesellschaft zu schaffen und Datendemokratisierung, Autonomie und Wertschöpfung zu verwirklichen.

Um dieses Ziel zu erreichen, können wir es auf folgende Weise umsetzen:

Das Datenschwungrad kann die Trainingseffizienz und -effektivität großer Modelle verbessern. Durch die Verwendung der verteilten Web3-Architektur können Benutzer die vollständige Kontrolle und das Eigentum an ihren Daten haben und gleichzeitig Daten über einen Token-Anreizmechanismus teilen und austauschen. Somit können KI-Modellbauer über die Web3-Plattform autorisierte Daten von Benutzern erhalten und Benutzer können entsprechende Belohnungen erhalten. Dieses Modell kann die Datenzirkulation und Innovation fördern und gleichzeitig den Datenschutz und die Datensicherheit schützen. Diese Daten können verwendet werden, um groß angelegte Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren, die genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern, wie z. B. das Verständnis natürlicher Sprache, Computer Vision, Empfehlungssysteme usw.

Das Datenschwungrad kann Verbraucherdaten mit Produktionsdaten verbinden. Durch die Verwendung von Smart Contracts zur Preisgestaltung muss jeder API-Benutzer für die Nutzung des Modells und der Daten über Smart Contracts bezahlen. Dies bedeutet, dass Modelle und Daten in Produkte und Dienstleistungen integriert werden können und so einen Mehrwert für Benutzer und Kunden schaffen. Diese Produkte und Dienstleistungen können über Smart Contracts auf der Web3-Plattform gehandelt, verteilt und belohnt werden, wodurch Datenzirkulation und Innovation ermöglicht werden. Auf diese Weise können Verbraucherdaten eine Verbrauchervektordatenbank aufbauen, und wenn die Produktionsseite mit der Verbraucherdatenbank verbunden ist, ist eine Token-Zahlung gemäß Smart Contracts erforderlich. Mit dieser Methode kann ein Industriekettensystem aufgebaut werden, das die Angebots- und Nachfrageseite verbindet und so die Effizienz und Effektivität des Unternehmens verbessert.

Das Datenschwungrad kann eine wirklich dezentrale Geschäftsgesellschaft bilden. Durch die Verwendung eines Datenschwungrades großer Modellanwendungen, die auf der einheitlichen Infrastruktur für persönliche und öffentliche Datenwerte von Web3 basieren, können Zusammenarbeit und gegenseitiger Gewinn zwischen Benutzern, Lieferanten und Plattformen erreicht werden. Die kommenden Datenschutzgesetze sind im Web2.0-Umfeld nur schwer umsetzbar und können aus technischer Sicht Nutzerdaten und Anti-Datenmonopole nicht vollständig schützen. Im Gegensatz dazu können Benutzer in der technischen Umgebung der verteilten Big-Model-Data-Flywheel-Struktur eine Rendite erzielen, indem sie ihre Daten teilen, anstatt wie im Web 2.0 von großen Unternehmen ausgebeutet und kontrolliert zu werden. Entwickler können mithilfe der autorisierten Daten der Benutzer leistungsstarke Hochleistungsmodelle erstellen und trainieren und diese in Produkte und Dienste integrieren. Plattformen können Daten- und Modellinnovationen fördern, indem sie sichere, transparente und faire Handels- und Verbreitungsmechanismen bereitstellen. Mit dieser Methode können Datendemokratisierung, Autonomie und Wertschöpfung erreicht werden.

Abschluss

Der Aufbau eines dezentralen Big-Model-Data-Schwungrads durch die verteilte Web3-Architektur ist eine vielversprechende Lösung, die einige der bestehenden Probleme und Herausforderungen im aktuellen Datenökosystem angehen und die Datenzirkulation und Innovation fördern kann. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen wir mehrere Aspekte berücksichtigen, von der Festlegung von Datenstrategien und -zielen bis hin zum Sammeln und Analysieren von Benutzerfeedback, und gleichzeitig einige häufige Fallstricke vermeiden. Wir müssen auch darüber nachdenken, wie wir das Datenschwungrad großer Modellanwendungen nutzen können, die auf der einheitlichen Infrastruktur für persönliche und öffentliche Datenwerte von Web3 basieren, um so eine Zusammenarbeit und gegenseitige Vorteile zwischen Benutzern, Lieferanten und Plattformen zu erreichen. Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen einige nützliche Informationen und Erkenntnisse liefern kann.

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