Intensificación de la competencia de datos y tendencias hacia la democratización de los datos

Los datos son la base y la fuerza impulsora para entrenar y mejorar los modelos de IA. Sin datos suficientes y de alta calidad, los modelos de IA no pueden mejorar su rendimiento ni adaptarse a diferentes escenarios. Al mismo tiempo, los datos son un recurso escaso y valioso. Las empresas con acceso a una gran cantidad de datos novedosos pueden obtener ventajas competitivas y poder de negociación. En consecuencia, varias partes buscan y desarrollan activamente nuevas fuentes de datos mientras protegen sus propios datos de infracciones.

Sin embargo, el ecosistema de datos actual enfrenta algunos problemas y desafíos, tales como:

• Monopolio de datos: las grandes empresas de Internet han formado importantes monopolios de datos al recopilar, almacenar, analizar y utilizar los datos personales de los usuarios, lo que excluye a otros competidores e innovadores.
• Privacidad de datos: los datos personales de los usuarios son obtenidos, utilizados indebidamente, filtrados o vendidos por grandes empresas de Internet sin consentimiento, violando los derechos de privacidad y autonomía de los usuarios.
• Calidad de los datos: debido a razones como fuentes de datos opacas, estándares de datos inconsistentes y procesamiento de datos inadecuado, surgen problemas de calidad de los datos, como falta de integridad, inconsistencia, ruido o sesgo.
• Agotamiento de los datos: a medida que los modelos de IA se vuelven cada vez más complejos y masivos, se necesitan más datos y de mayor calidad para la capacitación y la mejora. Sin embargo, es posible que las fuentes de datos existentes no satisfagan esta demanda, lo que plantea un riesgo de agotamiento de los datos.

Para abordar estos problemas y desafíos, la industria sugiere varias soluciones posibles:

• Síntesis de datos: utilizando técnicas como las redes generativas adversarias (GAN), genere datos virtuales pero realistas para ampliar los conjuntos de datos existentes.
• Federaciones de datos: utilice tecnologías de cifrado, distribuidas y colaborativas para lograr el intercambio y la colaboración de datos entre instituciones, regiones y dominios, al tiempo que protege la privacidad y la seguridad de los datos.
• Mercados de datos: utilice tecnologías como blockchain, contratos inteligentes y tokens para permitir transacciones y circulación de datos descentralizadas, transparentes y justas.

Entre ellos, nos ha llamado la atención el modelo de construcción de un volante de datos a través de la arquitectura distribuida Web3. Web3 se refiere a la Internet de próxima generación basada en tecnología blockchain y redes descentralizadas. Web3 permite a los usuarios tener control y propiedad total de sus datos al tiempo que incentiva el intercambio y el intercambio de datos a través de tokens. De esta manera, los creadores de modelos de IA pueden obtener los datos autorizados de los usuarios a través de la plataforma Web3 y los usuarios pueden recibir las recompensas correspondientes. Este modelo promueve la circulación de datos y la innovación al tiempo que protege la privacidad y seguridad de los datos.

Cómo construir un volante de datos descentralizado para modelos grandes

Para aprovechar la arquitectura distribuida de Web3 para crear un volante de datos de modelos grandes descentralizado, debemos considerar los siguientes aspectos:

Establecer estrategia y objetivos de datos

Antes de comenzar a recopilar y utilizar datos, se necesita una visión clara, que aclare qué se puede lograr a través de los datos y cómo se alinea con los objetivos comerciales. También es necesario identificar las partes interesadas clave, las métricas y los resultados que guían el proyecto de datos. Por ejemplo, en una plataforma de comercio electrónico de IA construida sobre una infraestructura Web3, es esencial establecer datos basados en las necesidades del usuario, utilizando datos del lado del consumidor para crear una base de datos de vectores de demanda. Cuando el lado de producción interactúa con la base de datos del consumidor, el pago del Token correspondiente debe realizarse de acuerdo con contratos inteligentes.

Recopile y almacene datos de múltiples fuentes

Para crear un conjunto de datos completo y diverso, se deben recopilar y almacenar datos de diversas fuentes, como web scraping, interacciones de usuarios, sensores, etc. Se debe utilizar una plataforma en la nube confiable y escalable, como Amazon Web Services, para una gestión y almacenamiento de datos seguros y eficientes. La recopilación de datos debe realizarse a través de varias bases de datos de vectores verticales mediante adquisiciones contractuales.

Transformar y enriquecer datos

Para que los datos sean adecuados para fines de aprendizaje automático, deben someterse a preprocesamiento, limpieza, etiquetado, mejora y organización. Se deben utilizar herramientas de ingeniería y etiquetado de datos, como Labelbox o AtScale, para automatizar y optimizar estos procesos.

Construya y entrene modelos grandes

Utilice datos para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático a gran escala que puedan proporcionar resultados precisos y confiables. Se pueden utilizar modelos base como ChatGPT o PaLM como puntos de partida para crear modelos personalizados, o se pueden emplear marcos como PyTorch o TensorFlow para implementar y entrenar modelos.

Implementar y gestionar modelos grandes en producción

Para entregar resultados de modelos a usuarios y clientes, los modelos deben implementarse y administrarse en entornos de producción. Se deben utilizar plataformas y herramientas como MLCommons o TensorBoard para garantizar el rendimiento, la seguridad y la escalabilidad del modelo.

Integre modelos grandes en productos y servicios

Para proporcionar valor a los usuarios y clientes, se deben integrar modelos grandes en productos y servicios que resuelvan sus problemas o satisfagan sus necesidades. Se pueden utilizar API y bibliotecas como OpenAI Playground o Hugging Face Transformers para acceder y utilizar modelos grandes para diversas tareas.

Recopile y analice comentarios sobre resultados de modelos grandes de usuarios y clientes

Para mejorar modelos grandes basados en el feedback de usuarios y clientes, se deben recopilar y analizar sus valoraciones, comentarios, opiniones, clics, compras, etc. Se pueden utilizar herramientas analíticas y de encuestas como Google Analytics o Google Forms para rastrear y medir su comportamiento y opiniones.

Etapas clave del volante de datos

Sobre la base de los aspectos mencionados, exploremos con más detalle cómo utilizar el volante de datos en aplicaciones de modelos grandes construidas en la infraestructura unificada de Web3 para el valor de los datos públicos y personales. Este tipo de volante de datos debe considerar las siguientes etapas importantes:

Adquisición de datos: los datos se obtienen punto a punto a través de portales de aplicaciones de IA y los usuarios reciben incentivos con tokens. Esto significa que los usuarios pueden obtener ganancias compartiendo sus datos, en lugar de ser explotados y controlados por grandes empresas como en la Web 2.0. Los posibles métodos de adquisición de datos incluyen web scraping, interacciones del usuario, sensores, etc. Estos datos pueden verificarse, autorizarse y recompensarse mediante contratos inteligentes en la plataforma Web3, protegiendo así los derechos de datos y la privacidad de los usuarios.

Transformación de Datos: Se etiquetan vectorialmente los datos y se establece un sistema de cuantificación de datos. Los tokens se pagan por enlaces punto a punto de datos unitarios distribuidos, y el precio de los datos se fija mediante contratos inteligentes durante el etiquetado. Esto significa que los datos pueden preprocesarse, limpiarse, etiquetarse, mejorarse y organizarse para adaptarse a los fines del aprendizaje automático. Estos procesos se pueden estandarizar, coordinar e incentivar a través de contratos inteligentes en la plataforma Web3, mejorando así la calidad y la eficiencia de los datos.

Desarrollo de modelos: entrene modelos grandes verticales con datos de bases de datos vectoriales en dominios segmentados. Esto implica el uso de datos para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático a gran escala que proporcionen resultados precisos y confiables. Estos modelos pueden diseñarse, optimizarse y evaluarse mediante contratos inteligentes en la plataforma Web3, mejorando su rendimiento y adaptabilidad.

Consumo de modelo y datos: ambos se cotizan mediante contratos inteligentes, y cualquier usuario de API debe pagar mediante contratos inteligentes por usar el modelo y los datos. Esto significa que los modelos y datos se pueden integrar en productos y servicios, aportando valor a los usuarios y clientes, como la comprensión del lenguaje natural, la visión por computadora, los sistemas de recomendación, etc. Estos productos y servicios pueden comercializarse, distribuirse y recompensarse mediante contratos inteligentes en la plataforma Web3, lo que permite la circulación de datos y la innovación.

Comentarios de datos y modelos: cómo recopilar y analizar comentarios de usuarios y clientes sobre los resultados y datos del modelo. Esto supone mejorar modelos y datos en base a valoraciones, comentarios, opiniones, clics, compras, etc. de usuarios y clientes. Esta retroalimentación se puede recopilar, analizar y recompensar a través de contratos inteligentes en la plataforma Web3, logrando así una optimización continua de modelos y datos.

Objetivos del volante de datos descentralizado

El objetivo del volante descentralizado de big model data no es solo entrenar modelos grandes sino también lograr inteligencia empresarial. Los datos actualizados en tiempo real se utilizan no sólo para entrenar grandes modelos para aprovechar su valor público, sino también para realizar el valor personal de los usuarios a través de sistemas de transmisión de datos punto a punto. Su objetivo es cerrar la brecha entre los datos de los consumidores y los datos de producción, estableciendo un sistema de cadena industrial que conecte el lado de la oferta con el lado de la demanda, formando una sociedad empresarial verdaderamente descentralizada y logrando la democratización, la autonomía y la creación de valor de los datos.

Para lograr este objetivo, podemos implementarlo de las siguientes maneras:

El volante de datos puede mejorar la eficiencia y eficacia del entrenamiento de modelos grandes. Al utilizar la arquitectura distribuida Web3, los usuarios pueden tener control y propiedad total de sus datos, al mismo tiempo que comparten e intercambian datos a través de un mecanismo de incentivo Token. Por lo tanto, los creadores de modelos de IA pueden adquirir datos autorizados de los usuarios a través de la plataforma Web3, y los usuarios pueden recibir las recompensas correspondientes. Este modelo puede promover la circulación y la innovación de datos y al mismo tiempo proteger la privacidad y la seguridad de los datos. Estos datos se pueden utilizar para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático a gran escala que proporcionen resultados precisos y confiables, como comprensión del lenguaje natural, visión por computadora, sistemas de recomendación, etc.

El volante de datos puede unir los datos de los consumidores con los datos de producción. Al utilizar contratos inteligentes para fijar precios, cualquier usuario de API debe pagar mediante contratos inteligentes por usar el modelo y los datos. Esto significa que los modelos y los datos se pueden integrar en productos y servicios, proporcionando valor a los usuarios y clientes. Estos productos y servicios pueden comercializarse, distribuirse y recompensarse mediante contratos inteligentes en la plataforma Web3, lo que permite la circulación de datos y la innovación. De esta manera, los datos del consumidor pueden establecer una base de datos de vectores del consumidor, y cuando el lado de producción interactúa con la base de datos del consumidor, se requiere el pago de tokens de acuerdo con los contratos inteligentes. Este método puede establecer un sistema de cadena industrial que conecte los lados de la oferta y la demanda, mejorando así la eficiencia y eficacia empresarial.

El volante de datos puede formar una sociedad empresarial verdaderamente descentralizada. Al utilizar un volante de datos de aplicaciones modelo grandes construidas sobre la infraestructura unificada de valor de datos públicos y personales de Web3, se puede lograr la colaboración y la ganancia mutua entre usuarios, proveedores y plataformas. Las próximas leyes de protección de datos son difíciles de implementar en el entorno Web2.0 y no pueden proteger completamente los datos de los usuarios y el monopolio anti-datos desde una perspectiva técnica. Por el contrario, bajo el entorno técnico de la estructura del volante de datos distribuidos de grandes modelos, los usuarios pueden obtener beneficios compartiendo sus datos, en lugar de ser explotados y controlados por grandes empresas como en la Web 2.0. Los desarrolladores pueden crear y entrenar modelos grandes de alto rendimiento utilizando los datos autorizados de los usuarios e integrarlos en productos y servicios. Las plataformas pueden promover la innovación de modelos y datos proporcionando mecanismos de circulación y comercio seguros, transparentes y justos. Este método puede lograr la democratización de los datos, la autonomía y la creación de valor.

Conclusión

La construcción de un volante descentralizado de datos de modelos grandes a través de la arquitectura distribuida Web3 es una solución prometedora que puede abordar algunos de los problemas y desafíos existentes en el ecosistema de datos actual y promover la circulación y la innovación de datos. Para lograr este objetivo, debemos considerar múltiples aspectos, desde establecer estrategias y objetivos de datos hasta recopilar y analizar los comentarios de los usuarios, evitando al mismo tiempo algunos errores comunes. También debemos considerar cómo utilizar el volante de datos de aplicaciones de modelos grandes construidas sobre la infraestructura unificada de valor de datos públicos y personales de Web3, logrando así colaboración y beneficios mutuos entre usuarios, proveedores y plataformas. Esperamos que este artículo pueda proporcionarle información y conocimientos útiles.

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