Giải pháp mới của Masa về AI: Alpha ẩn trong mạng dữ liệu phi tập trung + LLM
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Giải pháp mới của Masa về AI: Alpha ẩn trong mạng dữ liệu phi tập trung + LLM
Cuộc chiến AI đang diễn ra khốc liệt, có lẽ dữ liệu phi tập trung và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) mới thực sự là Alpha và giải pháp tối ưu.
Chuyên sâu báo cáo Web3Biên dịch: 1912212.eth, Foresight News
Lĩnh vực AI đang phát triển với tốc độ chưa từng có, những đột phá mới trong mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI tạo sinh đang mở ra vô số khả năng. Mỗi tuần lại có thêm một nâng cấp đột phá nữa trong lĩnh vực AI, và nhịp độ đổi mới này chỉ ngày càng tăng tốc, hàng tỷ đô la đang đổ dồn vào ngành công nghiệp AI.
Với quá nhiều đổi mới trong lĩnh vực AI cùng hàng ngàn công ty, dự án và ứng dụng liên quan không ngừng ra đời, mọi người đều đang tìm kiếm Alpha tiềm năng trong đó. Vậy giá trị thực sự bền vững, khó bị thay thế trong AI nằm ở đâu? Phần nào của hệ thống AI thực sự được hưởng lợi từ việc phi tập trung?
Alpha thực sự nằm ở dữ liệu phi tập trung và các LLM.
Khi các mô hình AI ngày càng trở nên phức tạp và đại trà hóa, nhu cầu về dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và có nguồn gốc hợp pháp trở nên rất cấp thiết.
Masa Network hướng tới mục tiêu kết hợp dữ liệu phi tập trung với các LLM mã nguồn mở – trên Masa Network, mỗi người dùng internet đều có thể trở thành người đóng góp dữ liệu và nhân viên nút mạng, nhận phần thưởng bằng token khi tham gia huấn luyện mô hình AI.
Ai cũng có thể đóng góp dữ liệu: Thu thập dữ liệu AI phi tập trung
Dữ liệu là mạch sống của AI, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất, tính công bằng và độ tin cậy của mô hình. Khi khoảng cách cạnh tranh giữa các mô hình AI thu hẹp dần, khả năng truy cập vào các bộ dữ liệu độc quyền và đặc thù trở thành yếu tố khác biệt then chốt, quyết định trực tiếp việc các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng AI cá nhân hóa và chuyên biệt hay không.
Masa Network tập hợp lượng lớn dữ liệu độc quyền do người dùng tạo ra, bao gồm sở thích, hành vi và dấu vết kỹ thuật số của người dùng,
Dữ liệu người dùng đồng ý cung cấp: Người dùng có thể trực tiếp đóng góp dữ liệu để huấn luyện AI. Dữ liệu này được thu thập trực tiếp từ người dùng thông qua ứng dụng Masa, tiện ích mở rộng trình duyệt Chrome của Masa và hệ sinh thái đối tác rộng lớn của Masa. Người dùng hoàn toàn kiểm soát dữ liệu của mình và có thể lựa chọn chia sẻ điểm dữ liệu nào và chia sẻ với ai.
Dữ liệu do người dùng tổng hợp: Cho phép chính người dùng trở thành nhân viên nút dữ liệu, tổng hợp dữ liệu thông qua mạng lưới oracles phi tập trung của Masa và tiện ích mở rộng MasaChrome. Mạng oracle phi tập trung của Masa liên tục thu thập dữ liệu có cấu trúc theo thời gian thực từ mạng công cộng và các nền tảng truyền thông xã hội (ví dụ như Twitter), nhằm làm phong phú thêm mạng lưới dữ liệu AI.
Người dùng có thể dễ dàng đóng góp dữ liệu của họ thông qua các hình thức «quest-to-earn» trên ứng dụng Masa, «surf-to-earn» khi sử dụng tiện ích mở rộng trình duyệt Chrome của Masa, hoặc «node-to-earn» khi sử dụng Masa Oracle, hoặc đơn giản là sống cuộc sống kỹ thuật số của mình trong hệ sinh thái đối tác rộng lớn của Masa. Toàn bộ dữ liệu người dùng thu thập sẽ được chuyển đổi thành «điểm», mà họ có thể tích lũy và chia sẻ trên thị trường dữ liệu Masa để nhận phần thưởng.
Masa đảm bảo người dùng có thể kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của mình và lựa chọn chia sẻ các điểm dữ liệu ẩn danh nào và chia sẻ với ai. Điều này được thực hiện thông qua token gắn linh hồn (soulbound token) không tiết lộ thông tin (zero-knowledge) của Masa.
Dữ liệu độc quyền chính là rào cản bảo vệ cho các nhà phát triển AI. Mạng dữ liệu Masa vượt xa dữ liệu công khai, giúp tạo ra các mô hình AI thực sự độc đáo và cá nhân hóa.
Ai cũng có thể làm nút mạng: Cơ sở hạ tầng AI LLM phi tập trung
Tương lai là một thế giới nơi bất kỳ ai cũng có thể đóng vai trò then chốt trong việc định hình tương lai của AI. Với mạng AI phi tập trung của Masa, bất kỳ ai cũng có thể trở thành Oracle Node Worker, đóng góp năng lực tính toán nhàn rỗi (CPU và GPU) để đáp ứng các yêu cầu từ người dùng và nhà phát triển trên toàn cầu. Mô hình dựa trên sự tham gia phi tập trung này cho phép mạng xử lý tới 3,7 triệu tin nhắn mỗi giây, đảm bảo khả năng mở rộng cao và đáp ứng hiệu quả các yêu cầu.
Masa cho phép bất kỳ ai dễ dàng lựa chọn từ nhiều LLM khác nhau như phi-2, bakllava, llava và milstra. Những mô hình này có thể dễ dàng truy cập qua các nền tảng thân thiện với người dùng như Hugging Face, cho phép bạn tải xuống ngay lập tức và triển khai lên Oracle Node Worker.
Bằng cách vận hành các LLM mã nguồn mở này, người dùng sẽ gia nhập cộng đồng toàn cầu của các nhân viên nút Oracle, góp phần làm cho cơ sở hạ tầng LLM phi tập trung của Masa trở nên đa dạng và mạnh mẽ hơn. Chính sự đa dạng này thúc đẩy đổi mới và cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI phù hợp với nhiều lĩnh vực và yêu cầu khác nhau.
Masa tin rằng tương lai của cơ sở hạ tầng LLM là phi tập trung. Lý do như sau:
-
Truy cập thời gian thực: Các mô hình AI truyền thống phụ thuộc vào việc cập nhật định kỳ, thường dẫn đến thông tin lỗi thời. Với Masa, các nhà phát triển có thể tận dụng mạng dữ liệu thời gian thực không ngừng phát triển để phát hiện xu hướng, đưa ra dự đoán và điều chỉnh mô hình dựa trên các bộ dữ liệu mới nhất trên internet.
-
Hiệu quả chi phí: Việc vận hành các LLM mã nguồn mở trên mạng phi tập trung loại bỏ nhu cầu về cơ sở hạ tầng tập trung đắt đỏ, từ đó giảm chi phí cho các nhà phát triển và doanh nghiệp.
-
Khả năng chịu lỗi: Đặc tính phi tập trung của mạng làm tăng tính đàn hồi, vì sự cố ở một nút đơn lẻ sẽ không làm tổn hại đến chức năng tổng thể của cơ sở hạ tầng LLM.
-
Kích thích động lực: Các nhân viên nút Oracle được khuyến khích đóng góp tài nguyên tính toán bằng cách nhận phần thưởng token MASA và phí từ các yêu cầu xử lý trên mạng. Cơ chế khuyến khích này đảm bảo cung cấp ổn định và ngày càng tăng về năng lực tính toán để hỗ trợ cơ sở hạ tầng LLM.
Càng nhiều người dùng tham gia Masa Network và trở thành Oracle Node Workers, cơ sở hạ tầng LLM phi tập trung sẽ càng mạnh mẽ. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển sẽ có thể truy cập vào nhiều mô hình mã nguồn mở khác nhau, thúc đẩy đổi mới trong hệ sinh thái AI và tạo ra các ứng dụng đột phá.
Kết luận
Masa đang thay đổi ngành công nghiệp AI thông qua việc thu thập dữ liệu phi tập trung và cơ sở hạ tầng LLM. Trước khi khởi chạy mainnet, Masa đã có hơn 1,3 triệu người dùng và 42.000 nhân viên nút oracle trên testnet. Nhờ mạng dữ liệu phi tập trung và các LLM của Masa, các nhà phát triển có thể tạo ra các ứng dụng AI khác biệt, siêu cá nhân hóa, được hỗ trợ bởi dữ liệu thời gian thực.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Foresight News
