Büyük Modeller için Merkezi Olmayan Veri Volanı Nasıl Oluşturulur

Veri Rekabetinin Yoğunlaşması ve Verinin Demokratikleşmesine Yönelik Eğilimler

Veriler, yapay zeka modellerini eğitmek ve geliştirmek için temel ve itici güçtür. Yeterli ve kaliteli veriler olmadan yapay zeka modelleri performanslarını artıramaz veya farklı senaryolara uyum sağlayamaz. Aynı zamanda veriler kıt ve değerli bir kaynaktır. Büyük miktarda yeni veriye erişimi olan şirketler rekabet avantajı ve pazarlık gücü kazanabilir. Sonuç olarak, çeşitli taraflar kendi verilerini ihlalden korurken aktif olarak yeni veri kaynakları arıyor ve geliştiriyor.

Ancak mevcut veri ekosistemi aşağıdakiler gibi bazı sorun ve zorluklarla karşı karşıyadır:

• Veri Tekeli: Büyük internet şirketleri, kullanıcıların kişisel verilerini toplayarak, saklayarak, analiz ederek ve kullanarak, diğer rakipleri ve yenilikçileri dışlayan önemli veri tekelleri oluşturmuşlardır.
• Veri Gizliliği: Kullanıcıların kişisel verileri, büyük internet şirketleri tarafından izinsiz olarak elde edilir, kötüye kullanılır, sızdırılır veya satılır; bu da kullanıcıların gizlilik haklarını ve özerkliğini ihlal eder.
• Veri Kalitesi: Opak veri kaynakları, tutarsız veri standartları ve hatalı veri işleme gibi nedenlerden dolayı eksiklik, tutarsızlık, gürültü veya önyargı gibi veri kalitesi sorunları ortaya çıkar.
• Veri Tükenmesi: Yapay zeka modelleri giderek daha karmaşık ve devasa hale geldikçe, eğitim ve iyileştirme için daha fazla ve daha yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak mevcut veri kaynakları bu talebi karşılayamayabilir ve veri tükenmesi riski oluşturabilir.

Bu sorun ve zorlukların üstesinden gelmek için endüstri birkaç olası çözüm önermektedir:

• Veri Sentezi: Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN'ler) gibi teknikleri kullanarak, mevcut veri kümelerini genişletmek için sanal ancak gerçekçi veriler oluşturun.
• Veri Federasyonları: Veri gizliliğini ve güvenliğini korurken kurumlar arası, bölgeler arası ve etki alanları arası veri paylaşımı ve işbirliğini sağlamak için şifreleme, dağıtılmış ve işbirliğine dayalı teknolojilerden yararlanın.
• Veri Pazarları: Merkezi olmayan, şeffaf ve adil veri işlemlerini ve dolaşımını sağlamak için blockchain, akıllı sözleşmeler ve tokenlar gibi teknolojilerden yararlanın.

Bunlar arasında Web3 dağıtık mimarisi üzerinden veri volanı oluşturma modeli dikkatimizi çekti. Web3, blockchain teknolojisi ve merkezi olmayan ağlar üzerine kurulu yeni nesil interneti ifade eder. Web3, kullanıcıların verileri üzerinde tam kontrole ve sahipliğe sahip olmalarını sağlarken, tokenlar aracılığıyla veri paylaşımını ve alışverişini teşvik eder. Bu şekilde yapay zeka model oluşturucuları, Web3 platformu aracılığıyla kullanıcıların yetkili verilerini elde edebilir ve kullanıcılar ilgili ödülleri alabilir. Bu model, veri gizliliğini ve güvenliğini korurken veri dolaşımını ve yeniliği teşvik eder.

Büyük Modeller için Merkezi Olmayan Veri Volanı Nasıl Oluşturulur

Merkezi olmayan bir büyük model veri çarkı oluşturmak amacıyla Web3'ün dağıtılmış mimarisinden yararlanmak için aşağıdaki hususları dikkate almamız gerekir:

Veri Stratejisi ve Hedeflerini Belirleyin

Verileri toplamaya ve kullanmaya başlamadan önce, veriler aracılığıyla neye ulaşılacağını ve bunun iş hedefleriyle nasıl uyumlu olacağını açıklığa kavuşturan net bir vizyona ihtiyaç vardır. Veri projesini yönlendiren kilit paydaşları, ölçümleri ve sonuçları belirlemek de gereklidir. Örneğin, Web3 altyapısı üzerine kurulu bir yapay zeka e-ticaret platformunda, talep vektörü veritabanı oluşturmak için tüketici tarafındaki verileri kullanarak kullanıcı ihtiyaçlarına dayalı veriler oluşturmak önemlidir. Üretim tarafı tüketici veri tabanı ile arayüz oluşturduğunda, ilgili Tokenın ödemesi akıllı sözleşmelere göre yapılmalıdır.

Birden Fazla Kaynaktan Veri Toplayın ve Saklayın

Kapsamlı ve çeşitli bir veri seti oluşturmak için veriler web kazıma, kullanıcı etkileşimleri, sensörler vb. gibi çeşitli kaynaklardan toplanmalı ve saklanmalıdır. Güvenli ve verimli veri depolama ve yönetimi için Amazon Web Services gibi güvenilir ve ölçeklenebilir bir bulut platformu kullanılmalıdır. Veri toplama, sözleşmeye bağlı satın almalar yoluyla çeşitli dikey vektör veritabanları aracılığıyla yapılmalıdır.

Verileri Dönüştürün ve Zenginleştirin

Verilerin makine öğrenimi amaçlarına uygun hale getirilmesi için ön işleme, temizleme, etiketleme, geliştirme ve organizasyona tabi tutulması gerekir. Bu süreçleri otomatikleştirmek ve optimize etmek için Labelbox veya AtScale gibi veri etiketleme ve mühendislik araçları kullanılmalıdır.

Büyük Modeller Oluşturun ve Eğitin

Doğru ve güvenilir çıktılar sağlayabilecek büyük ölçekli makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve eğitmek için verilerden yararlanın. ChatGPT veya PaLM gibi temel modeller, özel modeller oluşturmak için başlangıç noktaları olarak kullanılabilir veya modelleri uygulamak ve eğitmek için PyTorch veya TensorFlow gibi çerçeveler kullanılabilir.

Üretimde Büyük Modelleri Dağıtın ve Yönetin

Kullanıcılara ve müşterilere model çıktıları sunmak için modellerin üretim ortamlarında konuşlandırılması ve yönetilmesi gerekir. Modelin performansını, güvenliğini ve ölçeklenebilirliğini sağlamak için MLCommons veya TensorBoard gibi platformlar ve araçlar kullanılmalıdır.

Büyük Modelleri Ürün ve Hizmetlere Entegre Edin

Kullanıcılara ve müşterilere değer sağlamak için, onların sorunlarını çözen veya ihtiyaçlarını karşılayan ürün ve hizmetlere büyük modellerin entegre edilmesi gerekmektedir. OpenAI Playground veya Hugging Face Transformers gibi API'ler ve kitaplıklar, çeşitli görevler için büyük modellere erişmek ve bunları kullanmak için kullanılabilir.

Kullanıcılardan ve Müşterilerden Büyük Model Çıktılarına İlişkin Geri Bildirimleri Toplayın ve Analiz Edin

Kullanıcılardan ve müşterilerden gelen geri bildirimlere dayalı olarak büyük modelleri geliştirmek için bunların derecelendirmeleri, yorumları, görüşleri, tıklamaları, satın almaları vb. toplanmalı ve analiz edilmelidir. Davranışlarını ve görüşlerini izlemek ve ölçmek için Google Analytics veya Google Forms gibi analitik ve anket araçları kullanılabilir.

Veri Volanının Temel Aşamaları

Bahsedilen hususlara dayanarak, kişisel ve kamusal veri değeri için Web3'ün birleşik altyapısı üzerine inşa edilen büyük model uygulamalarda veri volanının nasıl kullanılacağını daha ayrıntılı olarak inceleyelim. Bu tür veri volanının aşağıdaki önemli aşamaları dikkate alması gerekir:

Veri Toplama: Veriler, yapay zeka uygulama portalları aracılığıyla noktadan noktaya elde edilir ve kullanıcılar Tokenlarla teşvik edilir. Bu, Web 2.0'daki gibi büyük şirketler tarafından sömürülmek ve kontrol edilmek yerine, kullanıcıların verilerini paylaşarak kazanç elde edebilecekleri anlamına geliyor. Olası veri toplama yöntemleri arasında web kazıma, kullanıcı etkileşimleri, sensörler vb. yer alır. Bu veriler Web3 platformundaki akıllı sözleşmeler aracılığıyla doğrulanabilir, yetkilendirilebilir ve ödüllendirilebilir, böylece kullanıcıların veri hakları ve gizliliği korunur.

Veri Dönüşümü: Veriler vektörel olarak etiketlenir ve bir veri ölçüm sistemi oluşturulur. Dağıtılmış birim verilerinin noktadan noktaya bağlantıları için jetonlar ödenir ve veriler, etiketleme sırasında akıllı sözleşmeler aracılığıyla fiyatlandırılır. Bu, verilerin makine öğrenimi amaçlarına uyacak şekilde önceden işlenebileceği, temizlenebileceği, etiketlenebileceği, geliştirilebileceği ve düzenlenebileceği anlamına gelir. Bu süreçler Web3 platformundaki akıllı sözleşmeler yoluyla standartlaştırılabilir, koordine edilebilir ve teşvik edilebilir, böylece veri kalitesi ve verimliliği artırılabilir.

Model Geliştirme: Bölümlere ayrılmış alanlarda vektör veritabanı verileriyle dikey büyük modelleri eğitin. Bu, doğru ve güvenilir çıktılar sağlayan büyük ölçekli makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve eğitmek için verilerin kullanılması anlamına gelir. Bu modeller Web3 platformundaki akıllı sözleşmeler yoluyla tasarlanabilir, optimize edilebilir ve değerlendirilebilir; böylece performansları ve uyarlanabilirlikleri artırılabilir.

Model ve Veri Tüketimi: Her ikisi de akıllı sözleşmeler yoluyla fiyatlandırılır ve herhangi bir API kullanıcısı, modeli ve verileri kullanmak için akıllı sözleşmeler aracılığıyla ödeme yapmalıdır. Bu, modellerin ve verilerin ürün ve hizmetlere entegre edilebileceği ve doğal dil anlayışı, bilgisayarlı görüş, öneri sistemleri vb. gibi kullanıcılara ve müşterilere değer sağlayabileceği anlamına gelir. Bu ürün ve hizmetler Web3 platformundaki akıllı sözleşmeler yoluyla alınıp satılabilir, dağıtılabilir ve ödüllendirilebilir, böylece veri dolaşımı ve inovasyon mümkün olur.

Model ve Veri Geri Bildirimi: Model çıktıları ve veriler hakkında kullanıcı ve müşteri geri bildirimlerinin nasıl toplanacağı ve analiz edileceği. Bu, kullanıcı ve müşteri derecelendirmelerine, yorumlarına, görüşlerine, tıklamalarına, satın alma işlemlerine vb. dayalı olarak modellerin ve verilerin iyileştirilmesi anlamına gelir. Bu geri bildirim Web3 platformundaki akıllı sözleşmeler yoluyla toplanabilir, analiz edilebilir ve ödüllendirilebilir, böylece modellerin ve verilerin sürekli optimizasyonu sağlanabilir.

Merkezi Olmayan Veri Volanının Amaçları

Merkezi olmayan büyük model veri çarkının amacı yalnızca büyük modelleri eğitmek değil aynı zamanda iş zekasına da ulaşmaktır. Gerçek zamanlı olarak güncellenen veriler, yalnızca büyük modellerin eğitilmesi için değil, aynı zamanda noktadan noktaya veri iletim sistemleri aracılığıyla kullanıcıların kişisel değerinin farkına varılması için de kullanılıyor. Tüketici verileri ile üretim verileri arasındaki boşluğu doldurmayı, arz tarafını talep tarafına bağlayan bir endüstriyel zincir sistemi kurmayı, gerçek anlamda merkezi olmayan bir iş toplumu oluşturmayı ve veri demokratikleşmesini, özerkliği ve değer yaratmayı gerçekleştirmeyi amaçlıyor.

Bu hedefe ulaşmak için bunu aşağıdaki şekillerde uygulayabiliriz:

Veri volanı, büyük modellerin eğitim verimliliğini ve etkinliğini artırabilir. Web3 dağıtılmış mimarisini kullanarak kullanıcılar, verileri üzerinde tam kontrole ve sahipliğe sahip olurken, aynı zamanda bir Token teşvik mekanizması aracılığıyla veri paylaşıp alışverişinde bulunabilirler. Böylece yapay zeka model oluşturucuları, Web3 platformu aracılığıyla kullanıcılardan yetkili veriler alabilir ve kullanıcılar ilgili ödülleri alabilir. Bu model, veri gizliliğini ve güvenliğini korurken aynı zamanda veri dolaşımını ve yeniliği teşvik edebilir. Bu veriler, doğal dil anlama, bilgisayarlı görme, öneri sistemleri vb. gibi doğru ve güvenilir çıktılar sağlayan büyük ölçekli makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve eğitmek için kullanılabilir.

Veri volanı tüketici verileri ile üretim verileri arasında köprü oluşturabilir. Fiyatlandırma için akıllı sözleşmeler kullanan herhangi bir API kullanıcısının, modeli ve verileri kullanmak için akıllı sözleşmeler aracılığıyla ödeme yapması gerekir. Bu, modellerin ve verilerin ürün ve hizmetlere entegre edilebileceği ve kullanıcılara ve müşterilere değer sağlayabileceği anlamına gelir. Bu ürün ve hizmetler Web3 platformundaki akıllı sözleşmeler yoluyla alınıp satılabilir, dağıtılabilir ve ödüllendirilebilir, böylece veri dolaşımı ve inovasyon mümkün olur. Bu şekilde tüketici verileri bir tüketici vektör veri tabanı oluşturabilir ve üretim tarafı tüketici veri tabanı ile arayüz oluşturduğunda akıllı sözleşmelere göre Token ödemesi gerekli olur. Bu yöntem, arz ve talep taraflarını birbirine bağlayan bir endüstriyel zincir sistemi kurarak iş verimliliğini ve etkinliğini artırabilir.

Veri volanı gerçek anlamda merkezi olmayan bir iş toplumu oluşturabilir. Web3'ün birleşik kişisel ve genel veri değeri altyapısı üzerine inşa edilmiş büyük model uygulamalardan oluşan bir veri çarkı kullanılarak kullanıcılar, tedarikçiler ve platformlar arasında işbirliği ve karşılıklı kazanç elde edilebilir. Yaklaşan veri koruma yasalarının Web2.0 ortamında uygulanması zordur ve teknik açıdan kullanıcı verilerini ve anti-veri tekelini tamamen koruyamaz. Bunun aksine, dağıtılmış büyük model veri çarkı yapısının teknik ortamında kullanıcılar, Web 2.0'daki gibi büyük şirketler tarafından sömürülmek ve kontrol edilmek yerine, verilerini paylaşarak getiri elde edebilirler. Geliştiriciler, kullanıcıların yetkili verilerini kullanarak yüksek performanslı büyük modeller oluşturup eğitebilir ve bunları ürün ve hizmetlere entegre edebilir. Platformlar güvenli, şeffaf ve adil ticaret ve dolaşım mekanizmaları sağlayarak veri ve model yeniliğini teşvik edebilir. Bu yöntem verilerin demokratikleşmesini, özerkliğini ve değer yaratmasını sağlayabilir.

Çözüm

Web3 dağıtılmış mimarisi aracılığıyla merkezi olmayan bir büyük model veri çarkı oluşturmak, mevcut veri ekosistemindeki mevcut sorunların ve zorlukların bazılarını çözebilecek ve veri dolaşımını ve yeniliği teşvik edebilecek umut verici bir çözümdür. Bu hedefe ulaşmak için, bazı yaygın tuzaklardan kaçınırken, veri stratejileri ve hedefleri oluşturmaktan kullanıcı geri bildirimlerini toplamaya ve analiz etmeye kadar birçok hususu dikkate almamız gerekir. Ayrıca, Web3'ün birleşik kişisel ve kamusal veri değeri altyapısı üzerine inşa edilen büyük model uygulamaların veri çarkını nasıl kullanacağımızı, böylece kullanıcılar, tedarikçiler ve platformlar arasında işbirliği ve karşılıklı faydalar sağlamayı da düşünmemiz gerekiyor. Bu makalenin size bazı yararlı bilgiler ve görüşler sağlayabileceğini umuyoruz.

Yasal Uyarı:

1. Bu makale [FlerkenS]'den yeniden basılmıştır. Tüm telif hakları orijinal yazara [大噬元兽] aittir. Bu yeniden basıma itirazlarınız varsa lütfen Gate Learn ekibiyle iletişime geçin; onlar konuyu hemen halledeceklerdir.
2. Sorumluluk Reddi: Bu makalede ifade edilen görüş ve görüşler yalnızca yazara aittir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
3. Makalenin diğer dillere çevirileri Gate Learn ekibi tarafından yapılır. Aksi belirtilmedikçe tercüme edilen makalelerin kopyalanması, dağıtılması veya intihal edilmesi yasaktır.