データ競争の激化とデータの民主化の動向

データは、AI モデルのトレーニングと改善の基盤であり、原動力です。 十分で高品質なデータがなければ、AIモデルのパフォーマンスを向上させたり、さまざまなシナリオに適応したりすることはできません。 同時に、データは希少で貴重なリソースです。 大量の新しいデータにアクセスできる企業は、競争上の優位性と交渉力を得ることができます。 その結果、さまざまな関係者が、自社のデータを侵害から保護しながら、新しいデータソースを積極的に探し、開発しています。

しかし、現在のデータエコシステムは、次のような問題や課題に直面しています。

• データ独占:大手インターネット企業は、ユーザーの個人データを収集、保存、分析、利用することで、他の競合他社やイノベーターを排除し、重要なデータ独占を形成しています。
• データプライバシー:ユーザーの個人データは、大規模なインターネット企業によって同意なしに取得、誤用、漏洩、または販売され、ユーザーのプライバシー権と自律性を侵害します。
• データ品質:不透明なデータソース、一貫性のないデータ標準、不適切なデータ処理などの理由により、不完全性、不整合、ノイズ、バイアスなどのデータ品質の問題が発生します。
• データの枯渇:AIモデルがますます複雑で大規模になるにつれて、トレーニングと改善のために、より多くの高品質のデータが必要になります。 ただし、既存のデータソースではこの需要を満たせない可能性があり、データが枯渇するリスクがあります。

これらの問題や課題に対処するために、業界はいくつかの可能な解決策を提案しています。

• データ合成:敵対的生成ネットワーク(GAN)などの手法を使用して、仮想的でありながら現実的なデータを生成し、既存のデータセットを拡張します。
• データフェデレーション:暗号化、分散型、コラボレーションテクノロジーを利用して、データのプライバシーとセキュリティを保護しながら、機関間、地域間、ドメイン間のデータ共有とコラボレーションを実現します。
• データマーケットプレイス:ブロックチェーン、スマートコントラクト、トークンなどのテクノロジーを活用して、分散型で透明性が高く、公正なデータ取引と流通を可能にします。

その中で注目されているのが、Web3の分散アーキテクチャでデータフライホイールを構築するモデルです。 Web3とは、ブロックチェーン技術と分散型ネットワーク上に構築された次世代インターネットを指します。 Web3は、ユーザーが自分のデータを完全に制御し、所有権を持つことを可能にし、トークンを介したデータの共有と交換を奨励します。 このように、AIモデルビルダーはWeb3プラットフォームを通じてユーザーの許可されたデータを取得でき、ユーザーは対応する報酬を受け取ることができます。 このモデルは、データのプライバシーとセキュリティを保護しながら、データの循環とイノベーションを促進します。

大規模モデル用の分散型データフライホイールを構築する方法

Web3の分散アーキテクチャを活用して分散型ビッグモデルデータフライホイールを作成するには、次の側面を考慮する必要があります。

データ戦略と目標の確立

データの収集と使用を開始する前に、データを通じて何を達成するか、およびそれがビジネス目標とどのように整合するかを明確にする明確なビジョンが必要です。 また、データプロジェクトの指針となる主要な利害関係者、指標、成果を特定する必要もあります。 例えば、Web3インフラ上に構築されたAI eコマースプラットフォームでは、消費者側のデータを用いてデマンドベクトルデータベースを構築し、ユーザーのニーズに基づいたデータを確立することが不可欠です。 本番側が消費者データベースとインターフェースする場合、対応するトークンの支払いはスマートコントラクトに従って行われる必要があります。

複数のソースからのデータの収集と保存

包括的で多様なデータセットを作成するには、Webスクレイピング、ユーザーインタラクション、センサーなど、さまざまなソースからデータを収集して保存する必要があります。 Amazon Web Servicesのような信頼性と拡張性に優れたクラウドプラットフォームを使用して、安全で効率的なデータストレージと管理を行う必要があります。 データ収集は、契約上の買収を通じて、さまざまな垂直ベクトルデータベースを通じて行う必要があります。

データの変換と強化

データを機械学習の目的に適したものにするには、前処理、クリーニング、ラベル付け、拡張、整理を行う必要があります。 これらのプロセスを自動化および最適化するには、LabelboxやAtScaleなどのデータラベリングおよびエンジニアリングツールを使用する必要があります。

大規模モデルの構築とトレーニング

データを活用して、正確で信頼性の高い出力を提供できる大規模な機械学習モデルを構築してトレーニングします。 ChatGPT や PaLM などのベース モデルをカスタム モデルを構築するための出発点として使用したり、PyTorch や TensorFlow などのフレームワークを使用してモデルを実装およびトレーニングしたりできます。

本番環境での大規模モデルのデプロイと管理

モデル出力をユーザーや顧客に提供するには、モデルを運用環境にデプロイして管理する必要があります。 MLCommons や TensorBoard などのプラットフォームやツールを使用して、モデルのパフォーマンス、セキュリティ、スケーラビリティを確保する必要があります。

大規模モデルを製品やサービスに統合

ユーザーや顧客に価値を提供するには、ユーザーや顧客の問題を解決したり、ニーズを満たしたりする製品やサービスに大規模なモデルを統合する必要があります。 OpenAI Playground や Hugging Face Transformer などの API やライブラリを使用して、さまざまなタスクに大規模なモデルにアクセスして利用できます。

ユーザーや顧客からの大規模なモデル出力に関するフィードバックの収集と分析

ユーザーや顧客からのフィードバックに基づいて大規模なモデルを改善するには、評価、コメント、意見、クリック、購入などを収集して分析する必要があります。 Google アナリティクスや Google フォームなどの分析ツールや調査ツールを使用して、ユーザーの行動や意見を追跡および測定できます。

データフライホイールの主な段階

上記の側面を踏まえて、Web3の統一されたインフラストラクチャ上に構築された大規模モデルアプリケーションで、個人データとパブリックデータの価値を実現するために、データフライホイールを利用する方法を詳しく見ていきましょう。 このタイプのデータフライホイールは、次の重要な段階を考慮する必要があります。

データ・アクイジション: データはAIアプリケーションポータルを通じてポイントツーポイントで取得され、ユーザーはトークンでインセンティブが与えられます。 これは、Web 2.0のように大企業によって悪用され、制御されるのとは対照的に、ユーザーがデータを共有することで利益を得ることができることを意味します。 可能なデータ取得方法には、Webスクレイピング、ユーザーインタラクション、センサーなどがあります。 これらのデータは、Web3プラットフォーム上のスマートコントラクトを通じて検証、承認、報酬を得ることができるため、ユーザーのデータの権利とプライバシーが保護されます。

データ変換: データはベクトル的にラベル付けされ、データ定量化システムが確立されます。 トークンは、分散されたユニットデータのポイントツーポイントリンクに対して支払われ、データはラベリング中にスマートコントラクトを通じて価格設定されます。 つまり、機械学習の目的に合わせて、データの前処理、クリーニング、ラベル付け、拡張、整理を行うことができます。 これらのプロセスは、Web3プラットフォーム上のスマートコントラクトを通じて標準化、調整、インセンティブを与えることができ、それによってデータの品質と効率を向上させることができます。

モデル開発: セグメント化されたドメイン内のベクトルデータベースデータを使用して垂直大規模モデルに学習させます。 これは、データを使用して、正確で信頼性の高い出力を提供する大規模な機械学習モデルを構築およびトレーニングすることを意味します。 これらのモデルは、Web3プラットフォーム上のスマートコントラクトを通じて設計、最適化、評価することができ、パフォーマンスと適応性を高めることができます。

モデルとデータの消費:どちらもスマートコントラクトを介して価格設定され、APIユーザーはモデルとデータを使用するためにスマートコントラクトを通じて支払う必要があります。つまり、モデルやデータを製品やサービスに統合し、自然言語理解、コンピュータービジョン、レコメンデーションシステムなどの価値をユーザーや顧客に提供できるということです。 これらの製品やサービスは、Web3プラットフォーム上のスマートコントラクトを通じて取引、配布、報酬を得ることができるため、データの流通とイノベーションが可能になります。

モデルとデータのフィードバック: モデルの出力とデータに関するユーザーと顧客のフィードバックを収集して分析する方法。 これは、ユーザーや顧客の評価、コメント、意見、クリック、購入などに基づいてモデルとデータを改善することを意味します。 このフィードバックは、Web3プラットフォーム上のスマートコントラクトを通じて収集、分析、報酬を得ることができ、それによってモデルとデータの継続的な最適化を実現します。

分散型データフライホイールの目的

分散型ビッグモデルデータフライホイールの目標は、大規模なモデルをトレーニングするだけでなく、ビジネスインテリジェンスを実現することです。 リアルタイムに更新されるデータは、大規模モデルの学習に利用され、その公共価値を活用するだけでなく、ポイント・ツー・ポイントのデータ伝送システムを通じてユーザーの個人的価値を実現するためにも利用されます。 消費者データと生産データのギャップを埋め、供給側と需要側をつなぐ産業チェーンシステムを確立し、真の分散型ビジネス社会を形成し、データの民主化・自律化・価値創造を実現することを目指しています。

この目標を達成するために、次の方法で実装できます。

データ フライホイールは、大規模なモデルのトレーニングの効率と有効性を向上させることができます。 Web3分散アーキテクチャを使用することで、ユーザーは自分のデータを完全に制御し、所有権を持つと同時に、トークンインセンティブメカニズムを通じてデータを共有および交換することができます。 したがって、AIモデルビルダーはWeb3プラットフォームを介してユーザーから承認されたデータを取得し、ユーザーは対応する報酬を受け取ることができます。 このモデルは、データのプライバシーとセキュリティを保護しながら、データの循環とイノベーションを促進することができます。 これらのデータを使用して、自然言語理解、コンピューター ビジョン、レコメンデーション システムなど、正確で信頼性の高い出力を提供する大規模な機械学習モデルを構築およびトレーニングできます。

データフライホイールは、消費者データと生産データを橋渡しすることができます。 価格設定にスマートコントラクトを使用することで、APIユーザーはモデルとデータを使用するためにスマートコントラクトを通じて支払う必要があります。 つまり、モデルとデータを製品やサービスに統合し、ユーザーや顧客に価値を提供することができます。 これらの製品やサービスは、Web3プラットフォーム上のスマートコントラクトを通じて取引、配布、報酬を得ることができるため、データの流通とイノベーションが可能になります。 このように、コンシューマデータはコンシューマベクトルデータベースを構築でき、プロダクション側がコンシューマデータベースとインターフェースする際には、スマートコントラクトに従ったトークン決済が必要となります。 この手法により、供給側と需要側をつなぐ産業チェーンシステムを構築できるため、業務の効率化と有効性の向上が図れます。

データフライホイールは、真に分散型のビジネス社会を形成することができます。 Web3の統合された個人および公共のデータ価値インフラストラクチャ上に構築された大規模モデルアプリケーションのデータフライホイールを使用することで、ユーザー、サプライヤー、プラットフォーム間のコラボレーションと相互勝利を実現できます。 今後のデータ保護法は、Web2.0環境での実施が困難であり、技術的な観点からユーザーデータとデータ独占防止を完全に保護することはできません。 対照的に、分散型ビッグモデル・データ・フライホイール構造の技術的環境下では、ユーザーは、Web 2.0のように大企業によって搾取され、制御されるのではなく、データを共有することで利益を得ることができます。 開発者は、ユーザーの許可されたデータを使用して高性能の大規模モデルを構築およびトレーニングし、それらを製品やサービスに統合できます。 プラットフォームは、安全で透明性が高く、公正な取引と流通のメカニズムを提供することで、データとモデルのイノベーションを促進することができます。 この手法により、データの民主化、自律化、価値創造を実現できます。

結論

Web3分散アーキテクチャを通じて分散型ビッグモデルデータフライホイールを構築することは、現在のデータエコシステムの既存の問題や課題のいくつかに対処し、データの循環とイノベーションを促進することができる有望なソリューションです。 この目標を達成するには、一般的な落とし穴を回避しながら、データ戦略と目標の確立からユーザーフィードバックの収集と分析まで、複数の側面を考慮する必要があります。 また、Web3の個人と公共のデータ価値を統一した基盤上に構築された大規模モデルアプリケーションのデータフライホイールをどのように利用し、ユーザー、サプライヤー、プラットフォーム間のコラボレーションと相互利益を実現するかを検討する必要があります。 この記事が役立つ情報と洞察を提供できることを願っています。

免責事項：

1. この記事は[FlerkenS]からの転載です。 すべての著作権は原著作者[大噬元兽]に帰属します。 この転載に異議がある場合は、 Gate Learn チームに連絡していただければ、迅速に対応いたします。
2. 免責事項:この記事で表明された見解や意見は、著者のものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
3. 記事の他言語への翻訳は、Gate Learnチームによって行われます。 特に明記されていない限り、翻訳された記事を複製、配布、盗用することは禁止されています。