ChatGPTが導入されて以来、人工知能（AI）はホットな話題となっています。ここ数か月でその使用が爆発的に増加しました。
報告によると、コンテンツ マーケティング担当者の約 85% 、ソフトウェア開発者の 75% が現在、日常業務に AI を取り入れています。 AIがますます普及するにつれて、人々の注目は一般的なモデルから、より正確で特定のニーズに適した専門システムに移り始めています。
OpenLedger は、特殊なモデル向けのインフラストラクチャの提供に重点を置いて、AI 専用に設計された次世代ブロックチェーンを構築しています。このプロジェクトは、Polychain Capital、Borderless Capital、Finality、Hash 3、HashKeyなどのトップ投資機関のほか、Sreeram Kannan (EigenLayer)、Balaji Srinivasan、Sandeep Nailwal、Kenny Li、Scott Mooreなどの著名なエンジェル投資家からも支援を受けています。
背景
業界の問題点
現在の AI モデルのほとんどは汎用的です。幅広い情報を理解する能力は優れているものの、特定の分野では成績が悪いことがよくあります。
ほとんどのモデルはブラックボックスとして動作するため、データの汚染、バイアス、モデルのドリフトを検出したり対処したりすることが困難です。
データを提供する貢献者は所有権や報酬を一切受け取れないため、持続可能性とコラボレーションが低下します。
ほとんどのシステムはコード集約型であり、エンジニア以外のユーザーにとって使いにくいため、モデルの微調整には高度な AI 開発スキルが必要になることがよくあります。
解決
これらの問題を解決するために、OpenLedger には 3 つの主な戦略があります。
専門的なデータ収集
透明でコード不要のモデル微調整プラットフォーム
プロトコルレベルでのデータの所有権と貢献の追跡
OpenLedger は、専門的なデータセットを照合するためのコミュニティ主導のエンジンであるDatanetsを通じてこれを実現します。また、モデルを微調整する際に AI 開発の専門知識の必要性を軽減するノーコード プラットフォームであるModel Factory も立ち上げました。このシステムの中核となるのは、スタンフォード大学の研究に基づいた Proof of Attributionフレームワークであり、データがモデルのパフォーマンスに与える影響を追跡し、推論ごとに貢献者に報酬を与えます。データを直接購入する中央集権型の企業とは異なり、OpenLedger は貢献者に継続的な収益分配を提供します。
テストネットエポック1では、110万人を超えるユーザーがノードを実行して参加し、中国のコミュニティはノード貢献度で上位3位にランクインしました。
OpenLedger Testnet Epoch 2 を探索する
主なハイライト
OpenLedger は、即時のアダプタ切り替えをサポートするモデル展開プラットフォームである OpenLoRA の先駆者であり、1 つの GPU で 1,000 を超えるモデルを実行できるようにして、展開コストを 99.9% 削減します。
新しいモデル ガバナンス システムが導入され、開発フェーズを進めるには、各モデル提案がコミュニティのステークによって支持される必要があります。
モデルのトークン化を発表し、各モデルが独自のマイクロエコノミーで動作できるようにし、貢献者とユーザーのための持続可能なフライホイールを作成しました。
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