AI-ийн болон blockchain-ийн конвергенцид, нэг төсөл энэ революцийг хооронд байрладаг: OpenLedger. Моделийн сургалтын децентралийг, өгөгдлийн хуваалцах, эрчим хүчний агентын эдийн засгийн баталгаатай, OpenLedger нь транспарент, олон нийтийн эзэмшсэн AI-ийн шинэ ертөнцийг урьдчилан сэргийлдэг.
Энэ туршид, бид үндсэн туслагч Kamesh нь OpenLedger-ийн өвөрмөц диссертацийг суурилсан принцип, шинэчлэл, аялал жуулчлалын гарын авлага мэдэгдэж байна.
Ishan Pandey:Сайн байна уу Kamesh, бидний "Behind the Startup" цуврал тавтай морилно уу. Та бидэнд таны талаар хэлж чадна уу?
Kamesh:Эй Ishan, Би OpenLedger-ийн үндсэн оролцогч юм. OpenLedger-ийн өмнө би AI / ML-ийн судалгаа, хөгжүүлэх компанид ажиллаж байсан бөгөөд Walmart, Cadbury гэх мэт аж ахуйн нэгжийн хэрэглэгчидтэй ажиллаж байсан. Бид AI сегментанд харуулсан гол асуудалгүй байсан бөгөөд энэ нь хар хайрцагны загвар, хязгаарлалтгүй байдал юм. Ялангуяа өгөгдлийн талаархи мэдэгдэх ямар ч аргагүй юм. Хамгийн том асуудал нь төвлөрсөн компаниуд нь өгөгдлийн оролцогчд ач холбогдолгүй байсан бөгөөд энэ нь OpenLedger-ийг ашиглахыг хүсэж байгаа юм.
Ishan Pandey:OpenLedger нь "AI-д байгуулагдсан блокчейн" гэж байрладаг. Та OpenLedger-ийг шийдэхийн тулд хүсэж байгаа одоогийн инфраструктур дээрх хязгаарлалыг харахыг хүсч байна уу?
Kamesh:Өмнөх хэлбэрээр, төвлөрсөн компаниуд хэрэглэгчийн өгөгдлийн талаар ихэвчлэн AI загварууд боловсруулсан бөгөөд ямар ч тавтай морилно уугүй долларыг зарласан. OpenLedger дээр, сургалтын үйл явц, өгөгдлийн эх сурвалж, загварын шинэчлэл нь ямар ч олох болно. Энэ нь одоо чухал юм, учир нь хүмүүс AI-ийг санхүүгийн зөвлөгөө, эрүүл мэндийн зөвлөгөө, тэр ч байтугай сонголт хамардаг. Тавтай морилно уу, загварууд нь зөв өгөгдлийг ашигладаг бөгөөд халюцинийг ашиглаж байгаа эсэхийг баталгаажуулах чухал юм. Хэрэглээний баталгаа ашиглан, бид тодорхой хамаарах үр дүнг үүсгэдэг өгөгдлийг илрүүлэх, мэдрэгчтэй хэрэглээний тохиолдолд аюулгүй байдлыг хан
Ishan Pandey:OpenLedger-ийн илүү амжилтын санаа нь өгөгдөл болон загвар тусламжтай урамшуулал үүсгэх юм. Практик хэлбэрийн хэлбэрийн хувьд, та децентрализованы байгаль орчинд тусламж хэрхэн хэмнэх вэ?
Kamesh:Бүх өгөгдлийн цуврал, загварын тохиргооны бүртгүүлнэ. сүлжээний шинэ хувилбарыг сургалт, эсвэл хэрэглэгчийн асуултанд хариулах үед энэ түүхээр харахын тулд ямар ч туслалтыг үзнэ үү. Өнгөр нэг удаа таны өгөгдлийн цуврал, загварын тохиргооны нь автоматаар туслах болно. Энэ мэдээлэл нь албан ёсны бөгөөд тэдний ажлын хэрэглээн хэрхэн ашигласан бөгөөд энэ нь зарласан зүйлсийг харах боломжтой.
Ishan Pandey:Model Factory болон OpenLoRA-ийн талаар хэлж байна. Техникийн үзүүлэлтээс, эдгээр хэрэгсэл нь ресурсны хуваалцах, GPU-ийн бутлуур, загварын итерацийн шаардлагад хэрхэн боловсруулсан вэ?
Kamesh:Model Factory-ийг ямар ч кодгүй платформ гэж үзнэ үү. Та бүх өгөгдлийн төв хуваалцахгүйгээр мэргэшсэн хэлний загварыг хуваалцах боломжтой. Та үндсэн загварыг сонгож, параметрүүд сонгож болно. Таны хуваалцах дараа энэ нь хялбар LoRA адаптер болгон хадгаласан бөгөөд олон хувилбарууд нь томоохон хуваалцах эсвэл хуваалцны өргөн хэрэглэхгүйгээр харьцуулах боломжтой. OpenLoRA-ийг дараа нь хуваалцах үед эдгээр адаптерүүд нь хуваалцсан базогийн загваруудтай холбох боломжийг олгодог. Гэсэн хэдий ч нэг GPU-ийг олон янз бүрийн мэргэшлийн хооронд хуваалцах боломжийг олгодог. Model Factory болон OpenLoRA-ийн экосистемийн маш чухал хавтан
Ishan Pandey:Та "Proof of Attribution (POA)" гэж нэрлэдэг концепт танилцуулж байна, энд зөв оноо гэж үздэг бөгөөд энэ нь агентын үйл ажиллагаа нь найдвартай метрик гэж хэрхэн баталгаажуулдаг вэ?
Kamesh:Үйлчилгээний баталгаажуулалт нь загварын зарим өгөгдлийн хэрэглээг хэрэглэдэг өгөгдлийг дараах арга юм. Хэрэв таны өгөгдлийг загварыг үүсгэхэд ашиглаж байгаа бол энэ нь цуврал дээр бүртгэгддэг. Хэрэглэгчид загварууд дээр суурилуулах үед хэрэглээний нэг хэсэг нь автоматаар танд авчирдаг бөгөөд бүх шугам нь ямар ч хэрэглэгчийн баталгаажуулахад нээлттэй байдаг. Энэ нь тусламжтай хүмүүсийг цуврал дээр тэдний ажлын баталгаажуулалт харах боломжтой бөгөөд тэднийг харьцуулах боломжийг олгодог.
Ishan Pandey:AI-ийн royalty-ийн концепц нь урт хугацааны даралт, найдвартай дээр суурилуулдаг. Та AI-ийн агентдын хооронд загварын forking, прокси хэрэглээ, доорх үнэ цэнэтийн талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи талаархи төлөвлөж байна уу?
Kamesh:Бидний приоритет нь үйлчлүүлэгчдэд хэзээ ч байтугай харьцуулахад баталгаажуулах юм. загвар forking, прокси хэрэглээ гэх мэт асуудлуудыг хангахын тулд бид бүх загварууд бидэнтэй хост авах болно. Газрын хангамж зөвхөн API-ээр байх болно.
Ishan Pandey:Та testnet-ийн зайлсхийх талаар суралцаж байна. Та дараагийн багц, танд ажиллуулах болно, хөгжүүлэгчид OpenLedger-ийг одоогийн үе шаттай ажиллаж байгаа үед хүсч чадна вэ?
Kamesh:Үйлчлүүлэгч нь одоо ч байтугай нодуудыг хүрч, сүлжээнд үнэгүй өгөгдлийг дамжуулах болно. Бид одоо бидний testnet дээр ажиллаж байгаа 4 сая актив нодуудтай бөгөөд бид Epoch 2-ийг зүгээр л байрлуулсан байна. Бид Google-ийн DeepMind-ийн өмнөх судлаач гэх мэт бидний дээр суурилсан 10 гаруй төслүүдтэй. Бид бидний TGE болон mainnet-ийн эхлэхэд тавтай морилно уу. Бид хурдан бүрэн мэдээллийг хуваалцах болно.
Ishan Pandey:Эцэст нь, дөрвөн технологийн инфраструктур бий болгох хүмүүсийн хувьд, та децентрализованы AI-ийн хавтгай дөрвөн хоорондоо авч үзэж буй хөгжүүлэгчид, судлаачид хэрхэн зөвлөж байна уу?
Kamesh:Би хүмүүст санал болгож чадах хамгийн шилдэг зөвлөгөө нь таны бүтээгдэхүүнийг хялбар байх ёстой. Хэрэглэгчид эхний минутын дотор юу гэж мэдэж байх ёстой. Хэрэглэгчид нь бүтээгдэхүүний хялбар ажиллаж байгаа бол, гайхамшигтай түлхүүр үгс нь тэдний асуудал шийдэж байгаа эсэхийг илүү сонирхолтой байна.
Үйлчлүүлэгчид тавтай морилно уу, дэлгэрэнгүй зүйлсийг хуваалцах!
Эдүүлбэр: Энэ зохиогч бидний бизнесийн блогинг хөтөлбөрт хуваалцаж байнгын туслагч юм. HackerNoon нь өгүүллийг чанарын талаар үзсэн боловч энэ нь зохиогчтай байна. #DYO
Үзүүлэлт: Interest Disclosure Энэ зохиогч бидний бизнесийн блогинг хөтөлбөрт хуваалцах байнгын туслагч юм. HackerNoon нь өгүүллийг чанарын талаар үзсэн боловч энэ нь зохиогчтай байна. #DYO
Үзүүлэлт: Interest DisclosureБизнесийн блог
