Un sistema de inteligencia synthetic descentralizada (DAI) es un tipo de solución de inteligencia artificial (IA) que utiliza la tecnología blockchain para distribuir, procesar y almacenar datos a través de una crimson de nodos.
Tradicionalmente, el desarrollo de sistemas de IA ha permanecido aislado entre un puñado de proveedores de tecnología como Google y OpenAI que han contado con los recursos financieros necesarios para desarrollar la infraestructura y los recursos necesarios para construir y procesar grandes conjuntos de datos.
Sin embargo, la centralización del desarrollo de la IA en la industria ha significado que las organizaciones necesitan contar con una financiación significativa para poder desarrollar y procesar los datos necesarios para competir en el mercado.
Por ejemplo, el principal cuello de botella que vemos actualmente en la IA es la disaster de la GPU. El aprendizaje profundo, el método de inteligencia synthetic (IA) detrás de grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT, es un proceso largo y computacionalmente intensivo a escala masiva: cuantos más parámetros tengan los LLM, más memoria de GPU se requiere para funcionar.
Si bien todavía existen algunos inconvenientes, la infraestructura Net3 tiene el potencial de abordar los desafíos que plantea la integración de la IA y presenta oportunidades para soluciones innovadoras, como exploraremos a continuación.
Redes informáticas de IA descentralizadas
Las redes informáticas descentralizadas vinculan a personas que necesitan recursos informáticos con sistemas que poseen capacidades computacionales no utilizadas. Este modelo, en el que los individuos y las organizaciones pueden contribuir con sus recursos inactivos a la pink sin incurrir en gastos adicionales, permite a la purple ofrecer precios más rentables en comparación con los proveedores centralizados.
Existen posibilidades en la representación descentralizada de GPU facilitada por redes peer-to-peer basadas en blockchain para escalar la creación de contenido 3D impulsada por IA en juegos World-wide-web3. Sin embargo, un inconveniente importante de las redes informáticas descentralizadas radica en la posible desaceleración durante el entrenamiento de aprendizaje automático debido a la sobrecarga de comunicación entre diversos dispositivos informáticos.
Datos de IA descentralizados
Los datos de entrenamiento sirven como conjunto de datos inicial que se utiliza para enseñar a las aplicaciones de aprendizaje automático a reconocer patrones o cumplir con criterios específicos. Por otro lado, se emplean datos de prueba o validación para evaluar la precisión del modelo, y se necesita un conjunto de datos separado para la validación, ya que el modelo ya está familiarizado con los datos de entrenamiento.
Se están realizando esfuerzos para crear mercados para fuentes de datos de IA y etiquetado de datos de IA donde blockchain sirva como una capa de incentivo para que las grandes empresas e instituciones mejoren la eficiencia. Sin embargo, en su actual etapa inicial de desarrollo, estas verticales enfrentan obstáculos como la necesidad de revisión humana y preocupaciones en torno a los datos habilitados por blockchain.
Por ejemplo, existen redes informáticas de proveedores de servicios (SP) diseñadas específicamente para el entrenamiento de modelos ML. Las redes informáticas SP se adaptan a casos de uso específicos y, por lo normal, adoptan una arquitectura que consolida los recursos informáticos en un grupo unificado, parecido a una supercomputadora.
Las redes informáticas de SP determinan el costo a través de un mecanismo de gas o un parámetro controlado por la comunidad.
Avisos descentralizados
Si bien la descentralización overall de los LLM presenta desafíos, los proyectos están explorando formas de descentralizar las indicaciones fomentando las contribuciones de técnicas autodidactas. Este enfoque incentiva a los creadores a generar contenido que proporcione estructuras de incentivos económicos para más participantes en el panorama.
Los primeros ejemplos incluyen plataformas de chatbot impulsadas por IA que tienen incentivos tokenizados para que los creadores de contenido y creadores de modelos de IA entrenen chatbots, que posteriormente pueden convertirse en NFT comercializables que otorgan acceso a datos autorizados por los usuarios para el entrenamiento y ajuste de modelos. Por otro lado, los mercados de avisos descentralizados tienen como objetivo incentivar a los creadores de avisos al permitir que la propiedad de sus datos y avisos se negocien en el mercado.
A continuación, echamos un vistazo a algunas aplicaciones de inteligencia synthetic descentralizada en el mercado genuine:
- Solicitar sor tiene como objetivo crear una Online neuronal revolucionando el desarrollo de plataformas de aprendizaje automático. El proyecto está estableciendo un mercado de igual a igual para la inteligencia synthetic donde los modelos de IA pueden combinar su inteligencia, creando esencialmente una «mente colmena digital». Este método innovador y descentralizado está diseñado para permitir una rápida expansión e intercambio de conocimientos entre sistemas de IA.
- SingularidadNET es una plataforma blockchain que permite a cualquiera crear, compartir y monetizar servicios de IA. Tiene un mercado interno donde los usuarios pueden navegar y pagar por servicios de inteligencia synthetic en la criptomoneda nativa de la plataforma, AGIX. Los desarrolladores pueden ganar dinero con soluciones y modelos de IA sin tener que crear y desarrollar aplicaciones para los usuarios finales. De manera similar, los desarrolladores pueden comprar soluciones y modelos de inteligencia synthetic para utilizarlos en sus aplicaciones.
Ver también
- Protocolo Oceánico es una plataforma basada en Ethereum que permite a empresas e individuos intercambiar y monetizar datos y servicios basados en datos. Esto podría implicar poner los datos a disposición de investigadores y empresas emergentes sin que sus titulares los entreguen.
World-wide-web3 ofrece un camino prometedor hacia un futuro más inclusivo para la inteligencia artificial. Al democratizar el acceso a recursos informáticos, datos y herramientas de desarrollo de IA, las soluciones descentralizadas permiten a personas y organizaciones de todos los tamaños participar y beneficiarse de la innovación de IA.
Si bien persisten los desafíos, los avances e iniciativas en curso, como las redes informáticas de IA descentralizadas, los mercados de datos de IA y los modelos colaborativos de IA, señalan un cambio transformador hacia un panorama de IA más equitativo y accesible.
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