Masa 的 AI 新解:藏在去中心化「数据网络 +LLM」里的 Alpha
AI 战局厮杀激烈,或许去中心化的数据和 LLMs,才会是真正的 Alpha 与最优解。
编译:1912212.eth,Foresight News
AI 领域正在以前所未有的速度发展,大型语言模型 (LLMs) 和生成式 AI 的新突破开启了无限可能性。每周 AI 都会诞生又一个突破性升级,而且创新的步伐只会不断加快,数十亿美元的资金正在涌入 AI 行业。
随着 AI 如此多的创新以及数以千计的相关公司、项目和应用程序不断推出,每个人都在寻求其中的 Alpha。那么 AI 真正持久的、不可颠覆的价值在哪里?AI 堆栈的哪一部分会真正从去中心化中受益?
真正的 Alpha 在于去中心化数据和 LLMs。
随着 AI 模型变得越来越复杂和商品化,对多样化、高质量和合规来源数据的需求变得相当强烈。
而 Masa Network 就旨在将去中心化数据与开源 LLMs 相结合——在 Masa Network 上,每个互联网用户都可以成为数据贡献者和节点工作者,在训练 AI 模型的同时获得代币奖励。
人人都能成为数据贡献者:AI 的去中心化数据收集
数据是 AI 的命脉,直接影响模型的性能、公平性和可靠性。随着 AI 模型之间的竞争差距缩小,能否访问独特的专有数据集,就成为关键的差异化因素,它直接决定了开发者们能否开发个性化和专业化的 AI 应用程序。
Masa Network 聚合了大量用户生成的专有数据,包括用户偏好、行为和数字足迹,包括
用户同意的数据:用户能够成为训练 AI 的直接数据贡献者。这些数据是通过 Masa 应用程序、Masa Chrome 浏览器扩展直接从用户处获取的,并通过 Masa 广泛的合作伙伴生态系统收集。用户可以完全控制自己的数据,并可以选择共享哪些数据点以及与谁共享。
用户聚合数据:使用户自己成为数据节点工作人员,通过 Masa 预言机网络 和 MasaChrome 扩展插件聚合数据。Masa 的去中心化预言机网络不断从公共网络和社交媒体平台(例如 Twitter)抓取实时结构化数据,以丰富 AI 数据网络。
用户可以通过 Masa App 上的「quest-to-earn」、使用 Masa Chrome 浏览器扩展的「surf-to-earn」、使用 Masa Oracle 的「node-to-earn」轻松贡献他们的数据,或者只是过着数字生活生活在 Masa 广泛的合作伙伴生态系统中。用户收集的所有数据都会转化为「积分」,用户可以赚取积分然后在 Masa 数据市场中分享以获得奖励。
Masa 确保用户可以完全控制自己的数据,并可以选择要共享哪些匿名数据点以及与谁共享。这是通过 Masa 零知识灵魂绑定代币实现的。
专有数据是 AI 开发人员的护城河。Masa 数据网络超越了公开可用的数据,实现了真正独特和个性化的 AI 模型。
人人都能成为节点:去中心化 LLM AI 基础设施
未来,任何人都可以在塑造 AI 未来方面发挥关键作用的世界。借助 Masa 的去中心化 AI 网络,任何人都可以成为 Oracle Node Worker,贡献其未使用的计算能力(CPU 和 GPU)来满足全球用户和开发人员的请求。这种基于去中心化参与者的模型使网络能够支持每秒 370 万条消息,确保高可扩展性和高效的请求得到满足。
Masa 使任何人都可以轻松地从各种 LLMs 中进行选择,例如 phi-2、bakllava、llava 和 milstra。这些模型可以在 Hugging Face 等用户友好的平台上轻松使用,因此您可以立即下载它们并将其部署到 Oracle Node Worker 上。
通过运行这些开源 LLMs,用户将加入 Oracle Node 工作人员的全球社区,他们正在使 Masa 的去中心化 LLM 基础设施更加多样化和强大。这种多样性是促进创新并使开发人员能够创建满足不同领域和要求的 AI 应用程序的关键。
Masa 相信 LLM 基础设施的未来是去中心化的。原因如下:
实时访问:传统的 AI 模型依赖于定期更新,通常会导致信息过时。借助 Masa,开发人员可以利用不断增长的实时数据网络来检测趋势、做出预测,并根据互联网上最新的数据集微调模型。
成本效益:在去中心化网络上运行开源 LLMs 消除了对高昂的中心化基础设施的需求,从而降低开发人员和企业的成本。
容错性:网络的去中心化特性增强了其弹性,因为单个节点的故障不会损害 LLM 基础设施的整体功能。
激励:Oracle 节点工作人员通过赚取 MASA 代币和完成网络请求的费用,来激励贡献其计算资源。这种激励机制可确保稳定且不断增长的计算能力供应,以支持 LLM 基础设施。
加入 Masa Network 并成为 Oracle Node Workers 的用户越多,去中心化 LLM 基础设施就会变得越强大。这意味着开发人员将能够访问各种开源模型,推动 AI 生态系统的创新,并能够创建突破性的应用程序。
结论
Masa 正在通过去中心化数据收集和 LLM 基础设施来改变 AI。在主网启动之前,Masa 在测试网上拥有超过 130 万用户和 4.2 万个预言机节点工作人员。利用 Masa 的去中心化数据网络和 LLMs,开发人员可以创建由实时数据支持的差异化、超个性化的 AI 应用程序。