البيانات هي الأساس والقوة الدافعة للتدريب وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. بدون بيانات كافية وعالية الجودة، لا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحسين أدائها أو التكيف مع سيناريوهات مختلفة. في الوقت نفسه، تعد البيانات موردًا نادرًا وقيّمًا. يمكن للشركات التي لديها إمكانية الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات الجديدة الحصول على مزايا تنافسية وقوة مساومة. وبالتالي، تسعى العديد من الأطراف بنشاط إلى مصادر بيانات جديدة وتطويرها مع حماية بياناتها الخاصة من الانتهاك.
ومع ذلك، تواجه منظومة البيانات الحالية بعض المشاكل والتحديات، مثل:
لمعالجة هذه المشاكل والتحديات، تقترح الصناعة العديد من الحلول الممكنة:
من بينها، لفت انتباهنا نموذج بناء دولاب الموازنة للبيانات من خلال بنية Web3 الموزعة. يشير Web3 إلى الجيل التالي من الإنترنت المبني على تقنية blockchain والشبكات اللامركزية. يمكّن Web3 المستخدمين من التحكم الكامل وملكية بياناتهم مع تحفيز مشاركة البيانات وتبادلها من خلال الرموز. بهذه الطريقة، يمكن لمنشئي نماذج الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات المستخدمين المصرح بها من خلال منصة Web3، ويمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت مقابلة. يعزز هذا النموذج تداول البيانات والابتكار مع حماية خصوصية البيانات وأمانها.
للاستفادة من البنية الموزعة لـ Web3 لإنشاء حذافة بيانات نموذجية ضخمة لا مركزية، نحتاج إلى النظر في الجوانب التالية:
وضع استراتيجية البيانات والأهداف
قبل البدء في جمع البيانات واستخدامها، هناك حاجة إلى رؤية واضحة توضح ما يمكن تحقيقه من خلال البيانات وكيفية توافقها مع أهداف العمل. من الضروري أيضًا تحديد أصحاب المصلحة الرئيسيين والمقاييس والنتائج التي توجه مشروع البيانات. على سبيل المثال، في منصة التجارة الإلكترونية بالذكاء الاصطناعي المبنية على البنية التحتية لـ Web3، من الضروري إنشاء البيانات بناءً على احتياجات المستخدم، باستخدام بيانات جانب المستهلك لإنشاء قاعدة بيانات متجه الطلب. عندما يتفاعل جانب الإنتاج مع قاعدة بيانات المستهلك، يجب أن يتم دفع الرمز المقابل وفقًا للعقود الذكية.
جمع البيانات وتخزينها من مصادر متعددة
لإنشاء مجموعة بيانات شاملة ومتنوعة، يجب جمع البيانات وتخزينها من مصادر مختلفة، مثل تجريف الويب وتفاعلات المستخدم وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك. يجب استخدام منصة سحابية موثوقة وقابلة للتطوير، مثل Amazon Web Services، لتخزين البيانات وإدارتها بشكل آمن وفعال. يجب أن يتم جمع البيانات من خلال قواعد بيانات المتجهات الرأسية المختلفة من خلال عمليات الاستحواذ التعاقدية.
تحويل البيانات وإثرائها
لجعل البيانات مناسبة لأغراض التعلم الآلي، يجب أن تخضع للمعالجة المسبقة والتنظيف ووضع العلامات والتحسين والتنظيم. يجب استخدام أدوات تصنيف البيانات والأدوات الهندسية، مثل Labelbox أو ATScale، لأتمتة هذه العمليات وتحسينها.
بناء وتدريب النماذج الكبيرة
استخدم البيانات لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق التي يمكن أن توفر مخرجات دقيقة وموثوقة. يمكن استخدام النماذج الأساسية مثل ChatGPT أو PalM كنقاط بداية لبناء نماذج مخصصة، أو يمكن استخدام أطر مثل PyTorch أو TensorFlow لتنفيذ النماذج وتدريبها.
نشر وإدارة النماذج الكبيرة في الإنتاج
لتقديم مخرجات النموذج للمستخدمين والعملاء، يجب نشر النماذج وإدارتها في بيئات الإنتاج. يجب استخدام المنصات والأدوات مثل MLCommons أو TensorBoard لضمان أداء النموذج وأمانه وقابليته للتطوير.
دمج النماذج الكبيرة في المنتجات والخدمات
لتوفير قيمة للمستخدمين والعملاء، يجب دمج النماذج الكبيرة في المنتجات والخدمات التي تحل مشاكلهم أو تلبي احتياجاتهم. يمكن استخدام واجهات برمجة التطبيقات والمكتبات مثل OpenAI Playground أو Hugging Face Transformers للوصول إلى النماذج الكبيرة واستخدامها لمختلف المهام.
جمع وتحليل التعليقات على مخرجات النماذج الكبيرة من المستخدمين والعملاء
لتحسين النماذج الكبيرة استنادًا إلى تعليقات المستخدمين والعملاء، يجب جمع وتحليل تقييماتهم وتعليقاتهم وآرائهم ونقراتهم ومشترياتهم وما إلى ذلك. يمكن استخدام أدوات التحليل والاستطلاع مثل Google Analytics أو Google Forms لتتبع وقياس سلوكهم وآرائهم.
بناءً على الجوانب المذكورة، دعنا نستكشف بمزيد من التفصيل كيفية استخدام دولاب الموازنة للبيانات في تطبيقات النماذج الكبيرة المبنية على البنية التحتية الموحدة لـ Web3 لقيمة البيانات الشخصية والعامة. يحتاج هذا النوع من دولاب الموازنة للبيانات إلى مراعاة المراحل المهمة التالية:
الحصول على البيانات: يتم الحصول على البيانات من نقطة إلى نقطة من خلال بوابات تطبيقات الذكاء الاصطناعي ويتم تحفيز المستخدمين باستخدام الرموز. هذا يعني أنه يمكن للمستخدمين كسب عائد من خلال مشاركة بياناتهم، بدلاً من استغلالها والتحكم فيها من قبل الشركات الكبيرة مثل Web 2.0. تتضمن طرق الحصول على البيانات الممكنة تجريف الويب وتفاعلات المستخدم وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك. يمكن التحقق من هذه البيانات والتصريح بها ومكافأتها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي حماية حقوق بيانات المستخدمين وخصوصيتهم.
تحويل البيانات: يتم تصنيف البيانات بشكل متجه ويتم إنشاء نظام تحديد كمية البيانات. يتم دفع الرموز مقابل الروابط من نقطة إلى نقطة لبيانات الوحدة الموزعة، ويتم تسعير البيانات من خلال العقود الذكية أثناء وضع العلامات. وهذا يعني أنه يمكن معالجة البيانات مسبقًا وتنظيفها وتصنيفها وتحسينها وتنظيمها لتناسب أغراض التعلم الآلي. يمكن توحيد هذه العمليات وتنسيقها وتحفيزها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي تحسين جودة البيانات وكفاءتها.
تطوير النموذج: تدريب النماذج الرأسية الكبيرة باستخدام بيانات قاعدة بيانات المتجهات في المجالات المجزأة. وهذا يعني استخدام البيانات لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق التي توفر مخرجات دقيقة وموثوقة. يمكن تصميم هذه النماذج وتحسينها وتقييمها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، مما يعزز أدائها وقدرتها على التكيف.
النموذج واستهلاك البيانات: يتم تسعير كلاهما من خلال العقود الذكية، ويجب على أي مستخدم API الدفع من خلال العقود الذكية لاستخدام النموذج والبيانات. وهذا يعني أنه يمكن دمج النماذج والبيانات في المنتجات والخدمات، وتوفير قيمة للمستخدمين والعملاء، مثل فهم اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، وأنظمة التوصية، وما إلى ذلك. يمكن تداول هذه المنتجات والخدمات وتوزيعها ومكافأتها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي تمكين تداول البيانات والابتكار.
ملاحظات النموذج والبيانات: كيفية جمع وتحليل ملاحظات المستخدم والعملاء حول مخرجات النموذج والبيانات. وهذا يعني تحسين النماذج والبيانات استنادًا إلى تقييمات المستخدمين والعملاء والتعليقات والآراء والنقرات وعمليات الشراء وما إلى ذلك. يمكن جمع هذه التعليقات وتحليلها ومكافأتها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي تحقيق التحسين المستمر للنماذج والبيانات.
الهدف من دولاب الموازنة اللامركزي للبيانات الضخمة ليس فقط تدريب النماذج الكبيرة ولكن أيضًا لتحقيق ذكاء الأعمال. يتم استخدام البيانات المحدثة في الوقت الفعلي ليس فقط لتدريب النماذج الكبيرة للاستفادة من قيمتها العامة ولكن أيضًا لتحقيق القيمة الشخصية للمستخدمين من خلال أنظمة نقل البيانات من نقطة إلى نقطة. ويهدف إلى سد الفجوة بين بيانات المستهلك وبيانات الإنتاج، وإنشاء نظام سلسلة صناعية يربط جانب العرض بجانب الطلب، وتشكيل مجتمع أعمال لامركزي حقًا، وتحقيق ديمقراطية البيانات والاستقلالية وخلق القيمة.
لتحقيق هذا الهدف، يمكننا تنفيذه بالطرق التالية:
يمكن لحذافة البيانات تحسين كفاءة التدريب وفعالية النماذج الكبيرة. باستخدام بنية Web3 الموزعة، يمكن للمستخدمين التحكم الكامل وملكية بياناتهم، مع مشاركة البيانات وتبادلها من خلال آلية حوافز رمزية. وبالتالي، يمكن لمنشئي نماذج الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات معتمدة من المستخدمين عبر منصة Web3، ويمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت مقابلة. يمكن لهذا النموذج تعزيز تداول البيانات والابتكار مع حماية خصوصية البيانات وأمانها أيضًا. يمكن استخدام هذه البيانات لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق التي توفر مخرجات دقيقة وموثوقة، مثل فهم اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر وأنظمة التوصية وما إلى ذلك.
يمكن لحذافة البيانات ربط بيانات المستهلك ببيانات الإنتاج. باستخدام العقود الذكية للتسعير، يحتاج أي مستخدم لواجهة برمجة التطبيقات إلى الدفع من خلال العقود الذكية لاستخدام النموذج والبيانات. وهذا يعني أنه يمكن دمج النماذج والبيانات في المنتجات والخدمات، مما يوفر قيمة للمستخدمين والعملاء. يمكن تداول هذه المنتجات والخدمات وتوزيعها ومكافأتها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي تمكين تداول البيانات والابتكار. بهذه الطريقة، يمكن لبيانات المستهلك إنشاء قاعدة بيانات لناقلات المستهلك، وعندما يتفاعل جانب الإنتاج مع قاعدة بيانات المستهلك، يكون الدفع بالرمز مطلوبًا وفقًا للعقود الذكية. يمكن لهذه الطريقة إنشاء نظام سلسلة صناعية يربط بين جانبي العرض والطلب، وبالتالي تحسين كفاءة الأعمال وفعاليتها.
يمكن أن تشكل دولاب البيانات مجتمع أعمال لامركزي حقًا. باستخدام حذافة البيانات لتطبيقات النماذج الكبيرة المبنية على البنية التحتية الموحدة لقيمة البيانات الشخصية والعامة لـ Web3، يمكن تحقيق التعاون والفوز المتبادل بين المستخدمين والموردين والمنصات. من الصعب تنفيذ قوانين حماية البيانات القادمة في بيئة Web2.0 ولا يمكنها حماية بيانات المستخدم بالكامل ومكافحة احتكار البيانات من منظور تقني. في المقابل، في ظل البيئة التقنية لهيكل دولاب الموازنة لبيانات النماذج الضخمة الموزعة، يمكن للمستخدمين كسب عائد من خلال مشاركة بياناتهم، بدلاً من استغلالها والتحكم فيها من قبل الشركات الكبيرة كما هو الحال في Web 2.0. يمكن للمطورين إنشاء وتدريب نماذج كبيرة عالية الأداء باستخدام بيانات المستخدمين المعتمدة ودمجها في المنتجات والخدمات. يمكن للمنصات تعزيز ابتكار البيانات والنماذج من خلال توفير آليات تداول وتداول آمنة وشفافة وعادلة. يمكن لهذه الطريقة تحقيق إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات والاستقلالية وخلق القيمة.
يعد بناء دولاب الموازنة اللامركزي للبيانات الضخمة من خلال بنية Web3 الموزعة حلاً واعدًا يمكنه معالجة بعض المشكلات والتحديات الحالية في النظام البيئي الحالي للبيانات وتعزيز تداول البيانات والابتكار. ولتحقيق هذا الهدف، نحتاج إلى النظر في جوانب متعددة، من وضع استراتيجيات وأهداف البيانات إلى جمع تعليقات المستخدمين وتحليلها، مع تجنب بعض المخاطر الشائعة. نحتاج أيضًا إلى التفكير في كيفية استخدام حذافة البيانات لتطبيقات النماذج الكبيرة المبنية على البنية التحتية الموحدة لقيمة البيانات الشخصية والعامة لـ Web3، وبالتالي تحقيق التعاون والمنفعة المتبادلة بين المستخدمين والموردين والمنصات. نأمل أن تزودك هذه المقالة ببعض المعلومات والأفكار المفيدة.
البيانات هي الأساس والقوة الدافعة للتدريب وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي. بدون بيانات كافية وعالية الجودة، لا يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحسين أدائها أو التكيف مع سيناريوهات مختلفة. في الوقت نفسه، تعد البيانات موردًا نادرًا وقيّمًا. يمكن للشركات التي لديها إمكانية الوصول إلى كمية كبيرة من البيانات الجديدة الحصول على مزايا تنافسية وقوة مساومة. وبالتالي، تسعى العديد من الأطراف بنشاط إلى مصادر بيانات جديدة وتطويرها مع حماية بياناتها الخاصة من الانتهاك.
ومع ذلك، تواجه منظومة البيانات الحالية بعض المشاكل والتحديات، مثل:
لمعالجة هذه المشاكل والتحديات، تقترح الصناعة العديد من الحلول الممكنة:
من بينها، لفت انتباهنا نموذج بناء دولاب الموازنة للبيانات من خلال بنية Web3 الموزعة. يشير Web3 إلى الجيل التالي من الإنترنت المبني على تقنية blockchain والشبكات اللامركزية. يمكّن Web3 المستخدمين من التحكم الكامل وملكية بياناتهم مع تحفيز مشاركة البيانات وتبادلها من خلال الرموز. بهذه الطريقة، يمكن لمنشئي نماذج الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات المستخدمين المصرح بها من خلال منصة Web3، ويمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت مقابلة. يعزز هذا النموذج تداول البيانات والابتكار مع حماية خصوصية البيانات وأمانها.
للاستفادة من البنية الموزعة لـ Web3 لإنشاء حذافة بيانات نموذجية ضخمة لا مركزية، نحتاج إلى النظر في الجوانب التالية:
وضع استراتيجية البيانات والأهداف
قبل البدء في جمع البيانات واستخدامها، هناك حاجة إلى رؤية واضحة توضح ما يمكن تحقيقه من خلال البيانات وكيفية توافقها مع أهداف العمل. من الضروري أيضًا تحديد أصحاب المصلحة الرئيسيين والمقاييس والنتائج التي توجه مشروع البيانات. على سبيل المثال، في منصة التجارة الإلكترونية بالذكاء الاصطناعي المبنية على البنية التحتية لـ Web3، من الضروري إنشاء البيانات بناءً على احتياجات المستخدم، باستخدام بيانات جانب المستهلك لإنشاء قاعدة بيانات متجه الطلب. عندما يتفاعل جانب الإنتاج مع قاعدة بيانات المستهلك، يجب أن يتم دفع الرمز المقابل وفقًا للعقود الذكية.
جمع البيانات وتخزينها من مصادر متعددة
لإنشاء مجموعة بيانات شاملة ومتنوعة، يجب جمع البيانات وتخزينها من مصادر مختلفة، مثل تجريف الويب وتفاعلات المستخدم وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك. يجب استخدام منصة سحابية موثوقة وقابلة للتطوير، مثل Amazon Web Services، لتخزين البيانات وإدارتها بشكل آمن وفعال. يجب أن يتم جمع البيانات من خلال قواعد بيانات المتجهات الرأسية المختلفة من خلال عمليات الاستحواذ التعاقدية.
تحويل البيانات وإثرائها
لجعل البيانات مناسبة لأغراض التعلم الآلي، يجب أن تخضع للمعالجة المسبقة والتنظيف ووضع العلامات والتحسين والتنظيم. يجب استخدام أدوات تصنيف البيانات والأدوات الهندسية، مثل Labelbox أو ATScale، لأتمتة هذه العمليات وتحسينها.
بناء وتدريب النماذج الكبيرة
استخدم البيانات لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق التي يمكن أن توفر مخرجات دقيقة وموثوقة. يمكن استخدام النماذج الأساسية مثل ChatGPT أو PalM كنقاط بداية لبناء نماذج مخصصة، أو يمكن استخدام أطر مثل PyTorch أو TensorFlow لتنفيذ النماذج وتدريبها.
نشر وإدارة النماذج الكبيرة في الإنتاج
لتقديم مخرجات النموذج للمستخدمين والعملاء، يجب نشر النماذج وإدارتها في بيئات الإنتاج. يجب استخدام المنصات والأدوات مثل MLCommons أو TensorBoard لضمان أداء النموذج وأمانه وقابليته للتطوير.
دمج النماذج الكبيرة في المنتجات والخدمات
لتوفير قيمة للمستخدمين والعملاء، يجب دمج النماذج الكبيرة في المنتجات والخدمات التي تحل مشاكلهم أو تلبي احتياجاتهم. يمكن استخدام واجهات برمجة التطبيقات والمكتبات مثل OpenAI Playground أو Hugging Face Transformers للوصول إلى النماذج الكبيرة واستخدامها لمختلف المهام.
جمع وتحليل التعليقات على مخرجات النماذج الكبيرة من المستخدمين والعملاء
لتحسين النماذج الكبيرة استنادًا إلى تعليقات المستخدمين والعملاء، يجب جمع وتحليل تقييماتهم وتعليقاتهم وآرائهم ونقراتهم ومشترياتهم وما إلى ذلك. يمكن استخدام أدوات التحليل والاستطلاع مثل Google Analytics أو Google Forms لتتبع وقياس سلوكهم وآرائهم.
بناءً على الجوانب المذكورة، دعنا نستكشف بمزيد من التفصيل كيفية استخدام دولاب الموازنة للبيانات في تطبيقات النماذج الكبيرة المبنية على البنية التحتية الموحدة لـ Web3 لقيمة البيانات الشخصية والعامة. يحتاج هذا النوع من دولاب الموازنة للبيانات إلى مراعاة المراحل المهمة التالية:
الحصول على البيانات: يتم الحصول على البيانات من نقطة إلى نقطة من خلال بوابات تطبيقات الذكاء الاصطناعي ويتم تحفيز المستخدمين باستخدام الرموز. هذا يعني أنه يمكن للمستخدمين كسب عائد من خلال مشاركة بياناتهم، بدلاً من استغلالها والتحكم فيها من قبل الشركات الكبيرة مثل Web 2.0. تتضمن طرق الحصول على البيانات الممكنة تجريف الويب وتفاعلات المستخدم وأجهزة الاستشعار وما إلى ذلك. يمكن التحقق من هذه البيانات والتصريح بها ومكافأتها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي حماية حقوق بيانات المستخدمين وخصوصيتهم.
تحويل البيانات: يتم تصنيف البيانات بشكل متجه ويتم إنشاء نظام تحديد كمية البيانات. يتم دفع الرموز مقابل الروابط من نقطة إلى نقطة لبيانات الوحدة الموزعة، ويتم تسعير البيانات من خلال العقود الذكية أثناء وضع العلامات. وهذا يعني أنه يمكن معالجة البيانات مسبقًا وتنظيفها وتصنيفها وتحسينها وتنظيمها لتناسب أغراض التعلم الآلي. يمكن توحيد هذه العمليات وتنسيقها وتحفيزها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي تحسين جودة البيانات وكفاءتها.
تطوير النموذج: تدريب النماذج الرأسية الكبيرة باستخدام بيانات قاعدة بيانات المتجهات في المجالات المجزأة. وهذا يعني استخدام البيانات لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق التي توفر مخرجات دقيقة وموثوقة. يمكن تصميم هذه النماذج وتحسينها وتقييمها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، مما يعزز أدائها وقدرتها على التكيف.
النموذج واستهلاك البيانات: يتم تسعير كلاهما من خلال العقود الذكية، ويجب على أي مستخدم API الدفع من خلال العقود الذكية لاستخدام النموذج والبيانات. وهذا يعني أنه يمكن دمج النماذج والبيانات في المنتجات والخدمات، وتوفير قيمة للمستخدمين والعملاء، مثل فهم اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، وأنظمة التوصية، وما إلى ذلك. يمكن تداول هذه المنتجات والخدمات وتوزيعها ومكافأتها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي تمكين تداول البيانات والابتكار.
ملاحظات النموذج والبيانات: كيفية جمع وتحليل ملاحظات المستخدم والعملاء حول مخرجات النموذج والبيانات. وهذا يعني تحسين النماذج والبيانات استنادًا إلى تقييمات المستخدمين والعملاء والتعليقات والآراء والنقرات وعمليات الشراء وما إلى ذلك. يمكن جمع هذه التعليقات وتحليلها ومكافأتها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي تحقيق التحسين المستمر للنماذج والبيانات.
الهدف من دولاب الموازنة اللامركزي للبيانات الضخمة ليس فقط تدريب النماذج الكبيرة ولكن أيضًا لتحقيق ذكاء الأعمال. يتم استخدام البيانات المحدثة في الوقت الفعلي ليس فقط لتدريب النماذج الكبيرة للاستفادة من قيمتها العامة ولكن أيضًا لتحقيق القيمة الشخصية للمستخدمين من خلال أنظمة نقل البيانات من نقطة إلى نقطة. ويهدف إلى سد الفجوة بين بيانات المستهلك وبيانات الإنتاج، وإنشاء نظام سلسلة صناعية يربط جانب العرض بجانب الطلب، وتشكيل مجتمع أعمال لامركزي حقًا، وتحقيق ديمقراطية البيانات والاستقلالية وخلق القيمة.
لتحقيق هذا الهدف، يمكننا تنفيذه بالطرق التالية:
يمكن لحذافة البيانات تحسين كفاءة التدريب وفعالية النماذج الكبيرة. باستخدام بنية Web3 الموزعة، يمكن للمستخدمين التحكم الكامل وملكية بياناتهم، مع مشاركة البيانات وتبادلها من خلال آلية حوافز رمزية. وبالتالي، يمكن لمنشئي نماذج الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات معتمدة من المستخدمين عبر منصة Web3، ويمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت مقابلة. يمكن لهذا النموذج تعزيز تداول البيانات والابتكار مع حماية خصوصية البيانات وأمانها أيضًا. يمكن استخدام هذه البيانات لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي واسعة النطاق التي توفر مخرجات دقيقة وموثوقة، مثل فهم اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر وأنظمة التوصية وما إلى ذلك.
يمكن لحذافة البيانات ربط بيانات المستهلك ببيانات الإنتاج. باستخدام العقود الذكية للتسعير، يحتاج أي مستخدم لواجهة برمجة التطبيقات إلى الدفع من خلال العقود الذكية لاستخدام النموذج والبيانات. وهذا يعني أنه يمكن دمج النماذج والبيانات في المنتجات والخدمات، مما يوفر قيمة للمستخدمين والعملاء. يمكن تداول هذه المنتجات والخدمات وتوزيعها ومكافأتها من خلال العقود الذكية على منصة Web3، وبالتالي تمكين تداول البيانات والابتكار. بهذه الطريقة، يمكن لبيانات المستهلك إنشاء قاعدة بيانات لناقلات المستهلك، وعندما يتفاعل جانب الإنتاج مع قاعدة بيانات المستهلك، يكون الدفع بالرمز مطلوبًا وفقًا للعقود الذكية. يمكن لهذه الطريقة إنشاء نظام سلسلة صناعية يربط بين جانبي العرض والطلب، وبالتالي تحسين كفاءة الأعمال وفعاليتها.
يمكن أن تشكل دولاب البيانات مجتمع أعمال لامركزي حقًا. باستخدام حذافة البيانات لتطبيقات النماذج الكبيرة المبنية على البنية التحتية الموحدة لقيمة البيانات الشخصية والعامة لـ Web3، يمكن تحقيق التعاون والفوز المتبادل بين المستخدمين والموردين والمنصات. من الصعب تنفيذ قوانين حماية البيانات القادمة في بيئة Web2.0 ولا يمكنها حماية بيانات المستخدم بالكامل ومكافحة احتكار البيانات من منظور تقني. في المقابل، في ظل البيئة التقنية لهيكل دولاب الموازنة لبيانات النماذج الضخمة الموزعة، يمكن للمستخدمين كسب عائد من خلال مشاركة بياناتهم، بدلاً من استغلالها والتحكم فيها من قبل الشركات الكبيرة كما هو الحال في Web 2.0. يمكن للمطورين إنشاء وتدريب نماذج كبيرة عالية الأداء باستخدام بيانات المستخدمين المعتمدة ودمجها في المنتجات والخدمات. يمكن للمنصات تعزيز ابتكار البيانات والنماذج من خلال توفير آليات تداول وتداول آمنة وشفافة وعادلة. يمكن لهذه الطريقة تحقيق إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات والاستقلالية وخلق القيمة.
يعد بناء دولاب الموازنة اللامركزي للبيانات الضخمة من خلال بنية Web3 الموزعة حلاً واعدًا يمكنه معالجة بعض المشكلات والتحديات الحالية في النظام البيئي الحالي للبيانات وتعزيز تداول البيانات والابتكار. ولتحقيق هذا الهدف، نحتاج إلى النظر في جوانب متعددة، من وضع استراتيجيات وأهداف البيانات إلى جمع تعليقات المستخدمين وتحليلها، مع تجنب بعض المخاطر الشائعة. نحتاج أيضًا إلى التفكير في كيفية استخدام حذافة البيانات لتطبيقات النماذج الكبيرة المبنية على البنية التحتية الموحدة لقيمة البيانات الشخصية والعامة لـ Web3، وبالتالي تحقيق التعاون والمنفعة المتبادلة بين المستخدمين والموردين والمنصات. نأمل أن تزودك هذه المقالة ببعض المعلومات والأفكار المفيدة.