AI məlumat iqtisadiyyatında yeni paradigma: Modul tipli məlumatların əvvəlcədən işlənməsi kontekstində DIN-in iddiaları və node satışları

Giriş

Bu gün qlobal miqyasda, AI şübhəsiz ki, ən populyar sahələrdən biridir. İstər Silikon Vadisindəki OpenAI, istərsə də yerli Moonshot və Zhipu Qingyan kimi şirkətlər olsun, bir çox yeni startaplar və ənənəvi böyük şirkətlər bu AI inqilabına qoşulublar. O, yalnız texnologiya sahəsində trendə rəhbərlik etmir, həm də bu il kriptovalyuta bazarında ən parlaq sahələrdən biridir. Bu il əsas CEX-lərdə listlənən layihələrə baxdıqda, son bazar dalğalanmalarına baxmayaraq, AI lideri Bittensor (TAO) hələ də 5 dəfədən çox gəlirliliklə bütün yeni coinlər arasında liderdir. AI texnologiyasının davamlı inkişafı və tətbiqi ilə, məlumatlar AI inkişafının təməli kimi getdikcə daha vacib olur.

AI dövründə məlumatların əhəmiyyəti və potensial dəyəri misli görünməmiş səviyyəyə çatıb

Statistikaya görə, hazırda əsas AI böyük model şirkətləri hər il yüz milyonlarla məlumat dəstini emal etməli və istifadə etməlidirlər. Bu məlumatların effektivliyi və dəqiqliyi birbaşa AI modellərinin təlim nəticələrinə təsir edir. Lakin, məlumat əldə etmənin dəyəri də daim artır və bu, bütün AI şirkətlərinin qarşısında duran böyük bir problemdir.

Performansın optimallaşdırılması artan məlumat istehlakı ilə dəstəklənir

Hazırkı bazarda, böyük model şirkətləri hər il çox böyük həcmdə məlumat emal və istifadə edirlər. Məsələn, OpenAI GPT-3 modelini təlim edərkən təxminən 45TB mətn məlumatından istifadə edib, GPT-4-ün təlim xərci isə 78 milyon dollar olub; Google-un Gemini Ultra modelinin təlim xərci isə təxminən 191 milyon dollar təşkil edib. Bu böyük məlumat tələbi yalnız OpenAI ilə məhdudlaşmır, digər AI şirkətləri, məsələn, Google, Meta və s. də böyük AI modellərini təlim edərkən nəhəng həcmdə məlumat emal etməlidirlər.

Məlumatların effektivliyinə diqqət yetirilməlidir

Effektiv məlumatlar yüksək keyfiyyətli, qərəzsiz və zəngin xüsusiyyətli olmalıdır ki, AI modelləri onlardan öyrənə və dəqiq proqnozlar verə bilsin. Məsələn, OpenAI GPT-3-ü təlim edərkən müxtəlif mənbələrdən, o cümlədən kitablar, məqalələr və vebsaytlardan mətn məlumatlarından istifadə edib ki, məlumatların müxtəlifliyi və təmsilçiliyi təmin olunsun. Lakin, məlumatların effektivliyi yalnız mənbədən asılı deyil, həm də məlumatların təmizlənməsi, etiketlənməsi və əvvəlcədən işlənməsi kimi bir neçə mərhələni əhatə edir və bu mərhələlər böyük insan və resurs sərmayəsi tələb edir.

İqtisadi cəhətləri nəzərə almaq vacibdir, məlumat toplama və emal xərcləri

AI modellərinin təlimində, məlumat toplama, etiketləmə və emal xərcləri tez-tez az qiymətləndirilir, lakin bu xərclər çox əhəmiyyətli ola bilər. Xüsusilə, məlumatların etiketlənməsi vaxt aparan və baha başa gələn bir prosesdir və tez-tez əl əməyinə ehtiyac var. Məlumat toplandıqdan sonra isə, AI alqoritmlərinin effektiv istifadə edə bilməsi üçün təmizlənməli, təşkil edilməli və işlənməlidir. McKinsey-in hesabatına görə, böyük bir AI modelinin təlim xərci bir neçə milyon dollara çata bilər. Bundan əlavə, AI şirkətlərinin məlumat mərkəzləri və hesablama infrastrukturunun qurulması və saxlanılması da böyük bir xərcdir.

Ümumilikdə, AI böyük modellərinin təlimi üçün çoxlu yüksək keyfiyyətli məlumatlara ehtiyac var və bu məlumatların miqdarı, effektivliyi və əldə etmə xərci birbaşa AI modelinin performansını və uğurunu müəyyən edir. Gələcəkdə, AI texnologiyasının davamlı inkişafı ilə, məlumatları səmərəli əldə etmək və istifadə etmək AI şirkətlərinin rəqabətində əsas amil olacaq.

Modul tipli məlumatların əvvəlcədən işlənməsi təbəqəsi, blokçeyn əsaslı mərkəzsiz AI məlumat həlli

Belə bir şəraitdə, DIN (əvvəlki adı Web3Go) ilk modul tipli AI doğma məlumatların əvvəlcədən işlənməsi təbəqəsi kimi meydana çıxıb. DIN, mərkəzsiz məlumatların təsdiqi və vektorizasiyası vasitəsilə hər kəsin AI üçün məlumat təqdim edib mükafat qazana biləcəyi, şəxsi məlumatların gəlirə çevrilə biləcəyi və şirkətlərin daha səmərəli və iqtisadi şəkildə məlumat əldə edə biləcəyi bir məlumat iqtisadiyyatı trendinə rəhbərlik etməyi hədəfləyir. Hal-hazırda, DIN Binance Labs-dan 4 milyon dollar toxum investisiyası alıb və sonradan digər institutlar, icma və KOL şəbəkələrindən əlavə 4 milyon dollar pre-listing investisiyası əldə edib, hazırkı dəyəri 80 milyon dollardır və bu, bazarın onun böyük potensialına və gələcək inkişafına yüksək qiymət verdiyini göstərir. Onun tərəfdaşları arasında Polkadot, BNB Chain, Moonbeam Network və Manta Network kimi layihələr var.

DIN-in məlumatların əvvəlcədən işlənməsi nodu – Chipper Node

DIN-in bazar mövqeyi çox aydındır və AI və məlumat sahəsində mərkəzsiz məlumat intellektual şəbəkəsi qurmağa çalışır.Chipper Node DIN ekosistemində mühüm rol oynayır,məlumatların təsdiqi, vektorizasiyası və mükafat hesablanmasına cavabdehdir və DIN məlumatların əvvəlcədən işlənməsi təbəqəsinin əsas komponentidir.