5 новых трендов генеративного ИИ и возможности Web3
Генеративный ИИ быстро развивается, что требует изменения подхода Web3 для эффективной интеграции в эту среду. Ключевые события 2024 года перевели дискуссию о Web3 и ИИ из сферы спекуляций в область потенциальной полезности.
Следующие тренды формируют ИИ и открывают возможности для Web3:
1. Способности к рассуждению
Современные большие языковые модели (LLM) акцентируют внимание на рассуждении, позволяя проводить сложные выводы. Это создает потребность в отслеживаемости, которую Web3 может обеспечить, проверяя контент, сгенерированный ИИ, в блокчейне.
2. Обучение на синтетических данных
Синтетические данные повышают эффективность обучения моделей. Децентрализованная структура Web3 может стимулировать узлы к генерации и обмену синтетическими данными, способствуя созданию совместной экономики данных ИИ.
3. Рабочие процессы после обучения
Модели переходят от обширного предварительного обучения к процессам среднего и постобучения, позволяя распределенные вычисления через децентрализованные сети. Это демократизирует разработку ИИ за счет вкладов Web3.
4. Упрощенные малые модели
Меньшие, упрощенные модели ИИ становятся все более жизнеспособными и подходят для децентрализованных сетей вывода. Могут возникнуть рынки Web3, позволяющие участникам использовать свои вычислительные ресурсы для выполнения этих моделей.
5. Прозрачные оценки ИИ
Текущие методы оценки генеративного ИИ не отличаются надежностью. Решения на основе блокчейна могут ввести прозрачность в проверку производительности и способствовать созданию стандартов, управляемых сообществом.
Достижения в области генеративного ИИ указывают на возможный переход к децентрализованным архитектурам. Задача для Web3 — быстро адаптироваться, чтобы воспользоваться новыми возможностями в секторе ИИ.