Warum braucht KI Web3?Welche Art von disruptiven Fortschritt wird Web3 zu KI bringen

Warum KI offen sein muss

Lassen Sie uns diskutieren „Warum künstliche Intelligenz offen sein muss“.Mein Hintergrund ist maschinelles Lernen und ich arbeite seit ungefähr zehn Jahren in meiner Karriere in verschiedenen Jobs für maschinelles Lernen.Bevor ich mich jedoch in Krypto, natürliches Sprachverständnis und Gründung in der Nähe engagierte, arbeitete ich bei Google.Wir entwickeln jetzt einen Rahmen, der den größten Teil der modernen künstlichen Intelligenz namens Transformer treibt.Nachdem ich Google verlassen hatte, habe ich ein Unternehmen für maschinelles Lernen gegründet, damit wir Maschinen zum Programmieren beibringen können, wodurch wir mit Computern interagieren.Aber wir haben dies 2017 oder 2018 nicht getan, es war zu früh und es gab keine Rechenleistung und Daten, um dies zu diesem Zeitpunkt zu tun.

Was wir zu dieser Zeit getan haben, war es, Menschen aus aller Welt zu gewinnen, um Daten für uns zu kennzeichnen, hauptsächlich Studenten.Sie sind in China, Asien und Osteuropa.Viele von ihnen haben in diesen Ländern keine Bankkonten.Die Vereinigten Staaten sind nicht bereit, Geld leicht zu senden, daher wollten wir Blockchain als Lösung für unser Problem verwenden.Wir wollen Menschen auf der ganzen Welt programmatisch bezahlen, egal wo sie sind, um dies zu erleichtern.Übrigens ist die aktuelle Herausforderung von Crypto, dass Sie zwar viele Probleme löst, aber normalerweise einige Krypto -TRANDEN KAUFEN müssen, um Transaktionen auf der Blockchain durchzuführen, um zu verdienen.

Wie Unternehmen würden sie sagen, hey, zuallererst müssen Sie etwas Eigenkapital im Unternehmen kaufen, um es zu verwenden.Dies ist eines der vielen Probleme, die wir in der Nähe lösen.Lassen Sie uns nun den Aspekt der künstlichen Intelligenz ein wenig detailliert diskutieren.Sprachmodelle sind nicht neu, sie existierten in den 1950er Jahren.Es ist ein statistisches Werkzeug, das in Tools für natürliche Sprache häufig verwendet wird.Ab 2013 hat eine neue Innovation lange Zeit begonnen, als Deep Learning neu gestartet wird.Diese Innovation ist, dass Sie Wörter übereinstimmen, sie zu mehrdimensionalen Vektoren hinzufügen und sie in mathematische Formen umwandeln können.Dies funktioniert gut mit Deep Learning -Modellen, sie sind nur eine Menge Matrix -Multiplikations- und Aktivierungsfunktionen.

Dies ermöglicht es uns, fortgeschrittene Deep Learning durchzuführen und unsere Modelle zu trainieren, um viele lustige Dinge zu tun.Rückblickend waren wir zu dieser Zeit neuronale neuronale Netzwerke, die hauptsächlich menschliche Modelle nachahmten, und wir konnten jeweils ein Wort lesen.Es ist also sehr langsam, das zu tun, richtig.Wenn Sie versuchen, Benutzern auf Google.com ein paar Inhalte anzeigen, wird niemand warten, um Wikipedia zu lesen, beispielsweise fünf Minuten bevor Sie die Antwort geben, aber Sie möchten die Antwort sofort erhalten.Daher stammt das Modell des Transformers, dh das Modell, das Chatgpt, Midjourney und alle jüngsten Fortschritte fährt, aus derselben Idee und alle hoffen, dass es eine Möglichkeit gibt, Daten parallel zu verarbeiten, abzuleiten und sofort Antworten zu geben.

Eine wichtige Innovation in dieser Idee hier ist also, dass jedes Wort, jedes Token, jeder Bildblock parallel verarbeitet wird und unsere GPU und andere Beschleuniger mit hoch paralleler Rechenleistung nutzt.Auf diese Weise können wir auf einer Skala davon argumentieren.Diese Skala kann die Trainingsskala skalieren und somit automatische Trainingsdaten verarbeiten.Danach sehen wir Dopamin, das in kurzer Zeit erstaunliche Arbeit leistete und explosive Ausbildung erreichte.Es hat eine große Menge an Text und beginnt erstaunliche Ergebnisse zum Denken und Verständnis der Sprache der Welt zu erzielen.

Die Richtung besteht nun darin, innovative künstliche Intelligenz zu beschleunigen, die zuvor ein Instrument war, das Datenwissenschaftler und maschinelles Lernen verwenden würden, und dann irgendwie erklären, was in ihren Produkten enthalten ist oder Daten mit Entscheidungsträgern diskutieren kann.Jetzt haben wir dieses Modell der KI, das direkt mit Menschen kommuniziert.Möglicherweise wissen Sie nicht einmal, dass Sie mit dem Modell kommunizieren, da es tatsächlich hinter dem Produkt versteckt ist.Also haben wir diese Verschiebung von denen durchlaufen, die verstanden haben, wie KI vorher gearbeitet hat, zu verstehen und in der Lage zu sein, sie zu benutzen.

Ich bin hier, um Ihnen Hintergrundinformationen zu geben. Wenn wir sagen, dass wir GPUs verwenden, um Modelle zu trainieren, ist dies nicht die Art von GPU, die wir beim Spielen von Videospielen auf unserem Desktop verwenden.

Jede Maschine ist normalerweise mit acht GPUs ausgestattet, die alle über ein Motherboard miteinander verbunden sind und dann in Racks mit jeweils etwa 16 Maschinen gestapelt sind.Alle diese Racks sind jetzt auch über dedizierte Netzwerkkabel miteinander verbunden, um sicherzustellen, dass Informationen direkt und schnell zwischen GPUs übertragen werden können.Daher sind die Informationen für die CPU nicht geeignet.Tatsächlich werden Sie es überhaupt nicht auf der CPU erledigen.Alle Berechnungen erfolgen auf der GPU.Das ist also ein Supercomputer -Setup.Auch dies ist nicht das traditionelle „Hey, das ist eine GPU -Sache“.Das Modell mit einer Skala von GPU4 verwendete also 10.000 H100 für das Training in etwa drei Monaten, und die Kosten betrugen 64 Millionen US -Dollar.Jeder weiß, was die aktuellen Kosten sind und wie viel es kosten wird, einige moderne Modelle auszubilden.

Wichtig ist, dass wenn ich sage, dass die Systeme miteinander verbunden sind, beträgt die aktuelle Verbindungsgeschwindigkeit von H100, dh das Produkt der vorherigen Generation, 900 GB pro Sekunde, und die Verbindungsgeschwindigkeit zwischen CPU und RAM im Computer beträgt 200 GB 200 GB pro Sekunde, was alle lokal zum Computer ist.Daher ist das Senden von Daten von einer GPU an eine andere im selben Rechenzentrum schneller als Ihr Computer.Ihr Computer kann grundsätzlich selbst in der Box kommunizieren.Die Verbindungsgeschwindigkeit der neuen Produktion von Produkten beträgt im Grunde 1,8 TB pro Sekunde.Aus Sicht eines Entwicklers ist dies keine einzelne Computereinheit.Dies sind Supercomputer, die einen riesigen Speicher- und Rechenleistung haben, der Ihnen ein extrem großes Computing bietet.

Dies führt zu dem Problem, mit dem wir konfrontiert sind, dass diese großen Unternehmen die Ressourcen und die Möglichkeit haben, diese Modelle zu erstellen, die uns jetzt fast bereits diese Art von Service bieten, und ich weiß nicht, wie viel Arbeit dort ist , Rechts?Das ist also ein Beispiel, oder?Sie gehen zu einem vollständig zentralisierten Unternehmensanbieter und geben eine Anfrage ein.Das Ergebnis ist, dass es mehrere Teams gibt, die keine Software -Engineering -Teams sind, sondern Teams, die feststellen, wie die Ergebnisse angezeigt werden, oder?Sie haben ein Team, das entscheidet, welche Daten in den Datensatz gehen.

Wenn Sie beispielsweise nur Daten aus dem Internet kriechen, wurde die Häufigkeit von Barack Obama in Kenia geboren und Barack Obama in Hawaii geboren, weil die Leute gerne über Kontroversen spekulieren.Sie müssen also entscheiden, worauf Sie trainieren können.Sie müssen sich entscheiden, einige Informationen herauszufiltern, weil Sie nicht glauben, dass dies wahr ist.Wenn eine Person wie diese entschieden hat, welche Daten übernommen werden und dass Daten vorhanden sind, werden diese Entscheidungen weitgehend von der Person beeinflusst, die sie getroffen hat.Sie haben ein juristisches Team, das entscheidet, dass wir nicht sehen können, welcher Inhalt urheberrechtlich geschützt ist und was illegal ist.Wir haben ein „ethisches Team“, das bestimmt, was unmoralisch ist und was wir nicht zeigen sollten.

Bis zu einem gewissen Grad gibt es viele solche Filter- und Manipulationsverhaltens.Diese Modelle sind statistische Modelle.Sie werden aus den Daten ausgewählt.Wenn nichts in den Daten enthält, werden sie die Antwort nicht wissen.Wenn es etwas in den Daten gibt, werden sie es höchstwahrscheinlich als Tatsache behandeln.Wenn Sie nun eine Antwort von AI erhalten, kann dies besorgniserregend sein.Rechts.Jetzt sollten Sie Antworten aus dem Modell erhalten, aber es gibt keine Garantie.Sie wissen nicht, wie die Ergebnisse generiert werden.Ein Unternehmen kann Ihre spezifische Sitzung an den höchsten Bieter verkaufen, um die Ergebnisse tatsächlich zu ändern.Stellen Sie sich vor, Sie fragen sich, welches Auto Sie kaufen sollten, Toyota entschied sich zu der Annahme, dass es in Richtung Toyota voreingenommen sein sollte, und Toyota würde dem Unternehmen 10 Cent dafür bezahlen.

Selbst wenn Sie diese Modelle als Wissensbasis verwenden, die neutral sein und die Daten darstellen, gibt es tatsächlich eine Menge Dinge, die die Ergebnisse auf eine sehr bestimmte Weise beeinflussen, bevor Sie sie erhalten.Dies hat viele Probleme verursacht, oder?Dies ist im Grunde eine Woche unterschiedlicher Rechtsstreitigkeiten zwischen großen Unternehmen und den Medien.SEC, jetzt versucht fast jeder, sich gegenseitig zu verklagen, weil diese Modelle so viel Unsicherheit und Macht bringen.Und wenn Sie sich freuen, ist das Problem, dass große Technologieunternehmen immer die Motivation haben werden, ihren Umsatz weiter zu steigern, oder?Wenn Sie beispielsweise ein öffentliches Unternehmen sind, müssen Sie Einnahmen melden und weiter wachsen.

Um dies zu erreichen, haben Sie beispielsweise bereits 2 Milliarden Nutzer.Es gibt keine neuen Benutzer mehr im Internet.Sie haben nicht viele Optionen, abgesehen von der Maximierung der durchschnittlichen Einnahmen, was bedeutet, dass Sie mehr Wert von den Benutzern extrahieren müssen, und sie haben möglicherweise überhaupt einen geringen Wert, oder Sie müssen ihr Verhalten ändern.Generative KI ist sehr gut darin, das Benutzerverhalten zu manipulieren und zu ändern, insbesondere wenn die Leute glauben, dass es in Form aller intellektuellen Intelligenz kommt.Wir sind also dieser sehr gefährlichen Situation ausgesetzt, in der der regulatorische Druck hoch ist und die Aufsichtsbehörden nicht vollständig verstehen, wie diese Technologie funktioniert.Wir haben wenig, um unsere Benutzer vor Manipulation zu schützen.

Manipulative Inhalte, irreführende Inhalte, auch ohne Anzeigen, können Sie einfach Screenshots von etwas machen, den Titel ändern, ihn auf Twitter veröffentlichen und die Leute werden verrückt werden.Sie haben einen wirtschaftlichen Anreizmechanismus, der Sie dazu veranlasst, Ihr Einkommen kontinuierlich zu maximieren.Und es ist nicht so, als ob Sie böse Dinge in Google tun, oder?Wenn Sie sich entscheiden, welches Modell Sie beginnen sollen, führen Sie einen oder B -Test durch, um festzustellen, welches mehr Einnahmen erzielt.So maximieren Sie Ihre Einnahmen kontinuierlich, indem Sie mehr Wert von Ihren Benutzern extrahieren.Darüber hinaus haben Benutzer und die Community keinen Einfluss auf den Inhalt des Modells, die verwendeten Daten und die tatsächlich zu erreichen.Dies ist der Fall beim Anwendungsbenutzer.Dies ist eine Art Anpassung.

Aus diesem Grund fördern wir ständig die Integration von Web 3 und KI.Dies ist die allgemeine Richtung der gesamten Web -3 -Entwicklung.

Auch dies ist kein reines KI -Problem, obwohl Sprachmodelle große Einfluss haben und die Menschen dazu verkleinert haben, Informationen zu manipulieren und zu nutzen.Was Sie wollen, ist ein nachvollziehbarer, zurückverfolgbarer Krypto -Ruf, der beim Betrachten verschiedener Inhalte erscheinen wird.Stellen Sie sich also vor, Sie haben einige Community -Knoten, die tatsächlich verschlüsselt sind und auf jeder Seite jeder Website zu finden sind.Wenn Sie darüber hinausgehen, werden alle diese Verteilungsplattformen unterbrochen, da diese Modelle nun fast all dies lesen und Ihnen eine personalisierte Zusammenfassung und personalisierte Ausgabe geben.

Wir haben also die Möglichkeit, neue kreative Inhalte zu erstellen, anstatt sie neu zu erfinden. Fügen wir vorhandenen Inhalten Blockchain und NFTs hinzu.Die Wirtschaft neuer Schöpfer in Bezug auf Modelltraining und Inferenzzeit, die Daten, die die Menschen erstellen, unabhängig davon, ob es sich um neue Veröffentlichungen, Fotos, YouTube oder Musik handelt, die Sie erstellen, wird in ein Netzwerk eintreten, basierend auf der Basis von Modelltraining.Auf dieser Grundlage kann basierend auf dem Inhalt weltweit eine Entschädigung erhalten werden.Deshalb wechseln wir vom auffälligen Wirtschaftsmodell, das jetzt vom Werbenetzwerk angetrieben wird, zu dem, der wirklich innovative und interessante Informationen bringt.

Eine wichtige Sache, die ich erwähnen möchte, ist, dass viel Unsicherheit aus schwimmenden Punktoperationen zurückzuführen ist.Alle diese Modelle umfassen viele schwebende Punktvorgänge und Multiplikation.Dies sind alles ungewisse Operationen.

Wenn Sie sie nun mit verschiedenen Architekturen mit GPUs multiplizieren.Wenn Sie also eine A100 und einen H100 nehmen, ist das Ergebnis unterschiedlich.Daher begegnen viele Methoden, die sich auf Sicherheit wie Kryptowirtschaft und Optimismus verlassen, viele Schwierigkeiten und erfordern viel Innovation, um dies zu erreichen.Schließlich gibt es eine interessante Idee, dass wir programmierbare Währungen und programmierbare Vermögenswerte erstellt haben. Wenn Sie sich jedoch vorstellen können, dass Sie diese Intelligenz zu ihnen hinzufügen, können Sie intelligente Assets haben, die jetzt nicht durch den Code definiert sind, sie ist stattdessen durch definiert durch Die Fähigkeit der natürlichen Sprache, mit der Welt zu interagieren, oder?So können wir eine Menge interessanter Gewinnoptimierung und Defi haben, und wir können Handelsstrategien innerhalb der Welt durchführen.

Die Herausforderung besteht nun, dass alle aktuellen Ereignisse kein starkes robustes Verhalten besitzen.Sie sind nicht geschult, um kontrovers mächtig zu sein, da der Zweck des Trainings darin besteht, das nächste Token vorherzusagen.Es wird also einfacher sein, ein Modell zu überzeugen, Ihnen das ganze Geld zu geben.Vor dem Fortfahren ist es tatsächlich sehr wichtig, dieses Problem zu lösen.Also lasse ich Ihnen diese Idee, wir sind an einem Scheideweg, oder?Es gibt ein geschlossenes AI -Ökosystem, das extreme Anreize und Schwungräder hat, da sie beim Start eines Produkts viele Einnahmen erzielen und diese Einnahmen dann in das Bauprodukt einbringen.Das Produkt wird jedoch geboren, um den Umsatz des Unternehmens zu maximieren und somit den von den Benutzern extrahierten Wert zu maximieren.Oder wir haben diese offene, benutzerbesitzende Methode und Benutzer steuern die Situation.

Diese Modelle sind tatsächlich gut für Sie und versuchen, Ihre Interessen zu maximieren.Sie bieten Ihnen eine Möglichkeit, Sie wirklich vor vielen Gefahren im Internet zu schützen.Deshalb brauchen wir AI X Crypto für mehr Entwicklung und Anwendungen.Vielen Dank an alle.