Yapay Zeka sektörünün gelişim trendleri: Bulut büyük modellerden yerel küçük modellere
Son zamanlarda AI endüstrisinde ilginç bir gelişim trendi ortaya çıktı: öncelikle merkezi büyük modellerden giderek dağınık küçük modellere geçiş. Bu değişim, Apple Intelligence'ın 500 milyon cihazı kapsaması, Microsoft'un Windows 11 için 330 milyon parametreli özel küçük modeli Mu'yu geliştirmesi ve Google DeepMind'ın robotların çevrimdışı çalışmaları üzerinde araştırmalar yapması gibi birçok alanda kendini göstermektedir.
Bu dönüşüm, AI teknolojisinin bulut ortamından yerel cihazlara doğru kaymakta olduğunu göstermektedir. Bulut AI, esasen büyük parametre ölçeği ve muazzam eğitim verilerine dayanıyor, finansal güç ise temel rekabet avantajıdır. Buna karşın, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla odaklanmakta, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu dönüşüm, genel büyük modellerin belirli senaryolarda ortaya çıkan "halüsinasyon" sorunundan kısmen kaynaklanmakta ve bu durum, dikey alanlardaki uygulamalarını etkilemektedir.
Web3 AI projeleri için bu trend yeni fırsatlar sundu. Daha önce, "genelleştirilmiş" yetenekler peşinde koşma rekabetinde, Web3 projeleri geleneksel teknoloji devleriyle rekabet etmekte zorlanıyordu çünkü kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı gibi alanlarda dezavantajlıydılar. Ancak, AI'nın yerelleşme ve uç hesaplama yönünde ilerlemesiyle birlikte, Web3 teknolojisinin avantajları ortaya çıkmaya başladı.
Kullanıcı cihazlarında AI modelleri çalışırken, çıktı sonuçlarının doğruluğu nasıl sağlanır? Gizliliği korurken model iş birliği nasıl gerçekleştirilir? Bu sorular, tam da blockchain teknolojisinin uzmanlık alanıdır. Bazı yeni Web3 AI projeleri, merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi sorununu çözmek için veri iletişim protokolleri geliştirmek veya gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmak gibi bu yönleri keşfetmektedir.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "sindirilirse", merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel yarar odaklı yarışta devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayabileceklerine düşünmek, belki de daha umut verici bir gelişim yönüdür.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Likes
Reward
13
5
Repost
Share
Comment
0/400
ProbablyNothing
· 08-12 02:32
Büyükten küçüğe, bu açıkça maliyet kaygısıdır.
View OriginalReply0
MeltdownSurvivalist
· 08-12 02:31
Gerçekten güvenilir, çoktan yerel olmalıydı.
View OriginalReply0
SatoshiLegend
· 08-12 02:30
Bu desen aslında 94'teki zk-SNARKs deneyinin yönüne biraz benziyor... Yerelleştirme, bilgi işlem gücünün P2P mimari modeline göre dağıtılacağını gösteriyor.
View OriginalReply0
BearMarketSurvivor
· 08-12 02:28
Küçük modelin maliyeti çok daha düşük. Büyük birini yaparsan er ya da geç Rekt.
Yerli Web3 projelerine yönelik AI teknolojisinin kayması yeni fırsatlar sunuyor.
Yapay Zeka sektörünün gelişim trendleri: Bulut büyük modellerden yerel küçük modellere
Son zamanlarda AI endüstrisinde ilginç bir gelişim trendi ortaya çıktı: öncelikle merkezi büyük modellerden giderek dağınık küçük modellere geçiş. Bu değişim, Apple Intelligence'ın 500 milyon cihazı kapsaması, Microsoft'un Windows 11 için 330 milyon parametreli özel küçük modeli Mu'yu geliştirmesi ve Google DeepMind'ın robotların çevrimdışı çalışmaları üzerinde araştırmalar yapması gibi birçok alanda kendini göstermektedir.
Bu dönüşüm, AI teknolojisinin bulut ortamından yerel cihazlara doğru kaymakta olduğunu göstermektedir. Bulut AI, esasen büyük parametre ölçeği ve muazzam eğitim verilerine dayanıyor, finansal güç ise temel rekabet avantajıdır. Buna karşın, yerel AI mühendislik optimizasyonuna ve senaryo uyumuna daha fazla odaklanmakta, gizlilik koruma, güvenilirlik ve pratiklik açısından avantajlar sunmaktadır. Bu dönüşüm, genel büyük modellerin belirli senaryolarda ortaya çıkan "halüsinasyon" sorunundan kısmen kaynaklanmakta ve bu durum, dikey alanlardaki uygulamalarını etkilemektedir.
Web3 AI projeleri için bu trend yeni fırsatlar sundu. Daha önce, "genelleştirilmiş" yetenekler peşinde koşma rekabetinde, Web3 projeleri geleneksel teknoloji devleriyle rekabet etmekte zorlanıyordu çünkü kaynaklar, teknoloji ve kullanıcı tabanı gibi alanlarda dezavantajlıydılar. Ancak, AI'nın yerelleşme ve uç hesaplama yönünde ilerlemesiyle birlikte, Web3 teknolojisinin avantajları ortaya çıkmaya başladı.
Kullanıcı cihazlarında AI modelleri çalışırken, çıktı sonuçlarının doğruluğu nasıl sağlanır? Gizliliği korurken model iş birliği nasıl gerçekleştirilir? Bu sorular, tam da blockchain teknolojisinin uzmanlık alanıdır. Bazı yeni Web3 AI projeleri, merkezi AI platformlarının veri tekelleşmesi sorununu çözmek için veri iletişim protokolleri geliştirmek veya gerçek insan verilerini toplamak için beyin dalgası cihazları kullanarak "yapay doğrulama katmanı" oluşturmak gibi bu yönleri keşfetmektedir.
Genel olarak, yalnızca AI gerçekten her cihaza "sindirilirse", merkeziyetsiz işbirliği kavramdan gerçek ihtiyaç haline dönüşebilir. Web3 AI projeleri için, genel yarar odaklı yarışta devam etmek yerine, yerelleştirilmiş AI dalgasına nasıl altyapı desteği sağlayabileceklerine düşünmek, belki de daha umut verici bir gelişim yönüdür.